Filtros lineales suavizantes
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Cree una nueva sección en su notebook.
de trabajo meb.png.
y su .
Describa su forma: ¿es continuo/discontinuo?, ¿cuántos niveles de gris diferentes tiene?,
¿cuáles son estos niveles de gris?
Partiendo del histograma, deduzca con cuántos bits ha sido numerizada esta imagen.
utilizando una máscara de tamaño 3x3 a esta imagen. Cualitativamente, ¿cómo es la imagen resultado?
el histograma de esta nueva imagen, y compárelo con el histograma de la imagen original (forma general, altura de los picos, ...).
Calcule la imagen de con la original. Justifique el resultado obtenido (¿en cuáles regiones de la imagen son visibles las diferencias?, ¿por qué?).
Ahora filtre la imagen original con un utilizando una máscara de tamaño 5x5. Paralelamente, filtre la imagen original, aplicando consecutivamente sobre esta, dos de tamaño 3x3. Haga una evaluación visual de los resultados: ¿las dos imágenes obtenidas son idénticas? ¿por qué? ¿cuál de los dos tratamientos suprime mejor los cambios de nivel de gris de la imagen?
Convolucionar una imagen dos veces con una misma máscara equivale a hacer una sola convolución con otra máscara, obtenida por convolución de la máscara inicial con ella misma. ¿Cuál es entonces la máscara resultante de la convolución de la máscara del filtro promedio 3x3 con ella misma? ¿Cómo es la máscara del filtro promedio 5x5? Con base en la forma de estas dos máscaras, justifique los resultados visuales obtenidos en el punto anterior.
Por último, filtre la imagen original con un utilizando una máscara de tamaño 25x25. Haga una evaluación visual del resultado: ¿qué objetos de la imagen original se conservaron?¿qué sucedió con las estructuras pequeñas presentes en la imagen original?¿por qué?
¿ En qué casos (características de las imágenes) preferiría utilizar un filtro promedio a un filtro gaussiano y visceversa?
Guarde los cambios en su notebook.
la imagen impact.png.
Aplique a esta imagen un filtro promedio con una máscara de tamaño 5x5 usando una convolución. el resultado.
Ahora aplique a la imagen original un filtro gaussiano con una máscara de tamaño 5x5 usando una convolución. el resultado.
Calcule la de los resultados de los dos filtros. el resultado. Justifique el resultado obtenido (¿en cuáles regiones de la imagen son visibles las diferencias?, ¿por qué?...).
