1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 5
MSc. Ing. José C. Benítez P.
Histograma, Brillo/Contraste y Corrección Gamma
2. Logros de aprendizaje
1. Graficar el histograma de una imagen
2. Ecualizar una imagen mediante el histograma.
3. Manipular el brillo y contraste de una imagen.
4. Aplicar la corrección Gamma a imágenes.
2
3. 3
Contenido
Histograma, Brillo/Contraste y corrección
Gamma:
Histograma de una imagen.
Ecualización mediante el histograma de una
imagen.
Brillo y contraste de una imagen.
Corrección Gamma.
4. Histograma de una imagen
En estadística, un histograma es una
representación gráfica de una
variable en forma de barras, donde la
superficie de cada barra es
proporcional a la frecuencia de los
valores representados, ya sea en
forma diferencial o acumulada.
Sirven para obtener una "primera
vista", de la distribución de la
población, o la muestra, respecto a
una característica, cuantitativa y
continua, de la misma y que es de
interés para el observador.
5. Histograma de una imagen
El histograma de una imagen consiste en otra imagen donde se
muestra en el eje Y el número de píxeles(np), y en el eje X cada
nivel de gris (ng) que aparecen en la imagen.
Si una imagen tiene una profundidad de 8bpp en niveles de grises,
el rango de tonos de gris será de 0 a 255 que irán en el eje X, y la
frecuencia de ocurrencia de cada nivel irá en el eje Y asociado a
cada valor de intensidad del eje X.
6. Histograma de una imagen
En la imagen podemos ver tres imágenes con sus correspondientes
histogramas.
7. Histograma de una imagen
Los histograma de una imagen pueden ser de imágenes:
- Binarias
- Escala de grises
- Colores
8. Ecualización del histograma
El objetivo es que la imagen del histograma tenga una
distribución uniforme sobre toda la escala de grises.
17. Brillo de una imagen
• El brillo de una imagen está dado por los niveles de intensidad
de cada pixel de una imagen.
• Cuando mayor es el nivel de intensidad de una imagen
basado en su profundidad, el pixel tendrá mas brillo. Por
ejemplo, el pixel de nivel de intensidad 25 tiene mayor brillo
que el pixel de nivel de intensidad 12.
• El brillo es un atributo de una sensación visual por la que una
zona parece mostrar más o menos luz.
18. Manipulación del brillo de una imagen
• El nivel de intensidad mas bajo de una imagen escala de
grises es 0 (negro) y el mas alto es 255 (blanco)(mas brillante).
• Para aumentar el brillo de una imagen debemos aumentar el
nivel de intensidad de sus pixeles y esto se puede hacer a
todo la imagen o a ciertos segmentos de la imagen.
• Para aumentar el brillo de toda la imagen escala de grises se
puede:
a. Aumentar un valor positivo “k” a cada uno de los niveles
de intensidad de pixeles de la imagen: p + k
b. También se puede multiplicar por un valor “n”, mayor
que 1 para aumentar el valor de la intensidad de los
pixeles de la imagen: n*p
19. Contraste de una imagen
• El contraste se define como la diferencia relativa en la
intensidad entre un pixel de una imagen respecto a otro.
• Un ejemplo simple es el contraste entre un objeto de brillo
constante sobre un fondo de un brillo constante. Si ambas
superficies tienen el mismo brillo, el contraste será nulo y si
el conjunto está en tonos de gris, el objeto será tanto física
como perceptiblemente indistinguible del fondo.
• Según se incrementa la diferencia en brillo el objeto será
perceptiblemente distinguible del fondo una vez alcanzado
el umbral de contraste, que se sitúa alrededor del 0,3 % de
diferencia.
20. Manipulación del contraste de una imagen
• Modificar el contraste significa hacer que los valores
brillantes de una imagen se vuelvan mas brillantes y los
oscuros se vuelvan mas oscuros.
• Para modificar el contraste de una imagen, se puede usar el
valor umbral como el punto para aumentar y disminuir las
intensidades de los pixeles.
• Se sabe que existen cuatro métodos para hallar el umbral,
por lo que existirá cuatro métodos para el contraste.
• Además también existe aquellos métodos que no solo
toman un valor umbral sino varios. El de dos valores
umbrales, el de tres, etc.
23. Corrección gamma
• Es el ajuste de los valores de intensidad de una imagen (una
combinación del brillo y el contraste) con el objetivo de
compensar las variaciones de los dispositivos de salida.
• Por ejemplo, las imágenes desplegadas en un monitos de PC
deben ser corregidas de forma Gamma para que luzcan de la
misma manera que en una PC y viceversa.
• La fórmula que se utiliza para hacer esta corrección viene dada
por:
24. Corrección gamma
• Esta fórmula al ser tabulada para diferentes valores de Gamma
nos produce una gráfica como la siguiente:
25. Corrección gamma
Observando esta gráfica se puede concluir lo siguiente:
• Para gamma = 1 no hay ninguna corrección
• Para gamma > 1 hay una gran corrección en el contraste para
valores pequeños del color de entrada, mientras que una
pequeña corrección en el contraste para valores grandes. El
brillo aumenta más para valores intermedios del color de
entrada.
• Para gamma < 1 hay una pequeña corrección en el contraste
para valores pequeños del color de entrada mientras que una
gran corrección en el contraste para valores grandes. El brillo
disminuye más para valores intermedios del color de entrada.
26. Corrección gamma
La implementación de esta corrección se hara en matlab
teniendo en cuenta lo descrito anteriormente, se hará una
función para recorrer todos los pixeles de una imagen y se
generará su correspondiente imagen donde se modificará
aumentando o disminuyendo su gamma en cierta cantidad,
al final se realizará las conclusiones prácticas respectivas
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Preguntas
Al término de la experiencia de aprendizaje el alumno debe ser
capaz de responder las siguientes preguntas:
1. Graficar el histograma de una imagen.
2. Ecualización de imágenes escala de grises.
3. El brillo de una imagen.
4. El contraste de una imagen.
5. Hacer un listado de cinco aplicaciones del histograma de una
imagen, brillo de una imagen, contraste de una imagen y la
corrección gamma de una imagen las operaciones,
transformaciones y conversiones.
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Sesión 5. Histograma, Brillo/Contraste y corrección gamma
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
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