Tipos de imágenes - Visión artificial

Existen varios tipos de imágenes, y es de mucha importancia comprender cada uno de ellos para saber cuál se adaptará mejor a nuestro proyecto de visión. En este artículo analizaremos algunos tipos de imágenes, y como mostrarlos en MATLAB.

Imagen Indexada: Este tipo de imagen se caracteriza por tener una matriz de datos (cuyos valores pueden ser clase uint8, uint16 y double) y un mapa de colores. Este mapa de colores es una matriz de m x 3, donde el 3 representan los colores RGB (Rojo, verde, azul). Los valores que pueden tomar cada dato de la matriz de colores van del 0 al 1, y son valores flotantes. Por lo tanto, una imagen indexada tendrá su matriz de datos con un valor que representa un color RGB del mapa de colores.

Imagen de intensidad: En este tipo de imagen el pixel tendrá un valor de intensidad de color, por lo que será una sola matriz de datos, y el valor de un dato de la matriz será la intensidad de color de ese pixel (dato). Los datos pueden ser de clase uint8, uint16 y double. La intensidad de color en el pixel representa a un nivel de gris, dependiendo de los bits de la imagen será la escala de colores de gris; el 0 representa el negro y dependiendo el caso, el 1, 255, 65535 (dependiendo los bits de la imagen) será el blanco.

Imagen binaria: Este es el tipo de imagen más sencillo, pues los valores de los pixeles de la imagen son discretos, es decir, solo podrán tomar el valor de 0 o 1, donde 0 representa el negro y el 1 representa el blanco, por lo tanto, este tipo de imágenes es literalmente una imagen en blanco y negro.

Imagen RGB: Este tipo de imágenes almacena 3 matrices de m x n valores, donde cada matriz representa la intensidad de los pixeles en los colores Rojo, verde y Azul. El color final del pixel se determinará combinando los colores de las 3 matrices.

Comando Subplot: Crea una figura dividida en cierto número de segmentos definidos por programador, en donde puede poner distintas figuras dentro de la figura principal. Supongamos que queremos mostrar 4 imágenes en una misma figura, con este comando podemos realizarlo. El comando se divida en una figura de M x N, donde M es el número de renglones de la figura y N es el número de columnas. Por lo tanto, si hacemos un Subplot de 2x2, podremos insertar 4 figuras. La sintaxis es la siguiente:

Código:

subplot(m,n,p)

Donde m es el número de renglones, n es el número de columnas y p es el número de la figura que se mostrará.

Comando “Clear All”: Se utiliza este comando para limpiar el espacio de trabajo de la interfaz en MATLAB.

Comando “Close All”: Se utiliza este comando para cerrar las ventanas que se tengan abiertas del programa MATLAB.

Leer y mostrar en una figura Subplot los distintos tipos de imágenes analizados anteriormente.

Código:

%Imagen indexada sin mapa de colores
ImIndex= imread('trees.tif'); %Leemos la imagen y la guardamos en ImIndex
 
%Imagen binaria
ImBin= imread('circles.png'); %Leemos la imagen y la guardamos en ImBin
 
%Imagen de intensidad en nivel de gris
ImInt= imread('rice.png'); %Leemos la imagen y la guardamos en ImInt
 
%Imagen RGB
ImRGB= imread('peppers.png'); %Leemos la imagen y la guardamos en ImRGB
 
%Mostramos las imagenes en un subplot de 2x2
subplot(2,2,1), subimage(ImIndex), title('Imagen indexada sin mapa de colores');
subplot(2,2,2), subimage(ImBin), title('Imagen binaria');
subplot(2,2,3), subimage(ImInt), title('Imagen de intensidad en nivel de gris');
subplot(2,2,4), subimage(ImRGB), title('Imagen RGB');

Cuando trabajamos con sistemas de visión es muy importante saber qué tipos de imágenes existe, para así poder utilizar el que más nos convenga en nuestro proyecto. En este artículo comprendimos algunos tipos de imágenes que hay, y como mostrarlos en MATLAB.

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