Kernels #
Resumen #
Se busca el desarrollo de una aplicación en el lenguaje P5JS con la capacidad de procesar una imagen con distintos kerneles y visualizar el resultado con diferentes herramientas para el análisis de esta.
Palabras Clave #
kernels, histograma de una imagen y modelos de color.
Marco teorico #
Kernels o mascaras #
En procesamiento de imagen un kernel es una matriz pequeña utilizada para realizar diferentes transformaciones en la matriz de la imagen. Esto se hace a través de una operación llamada convolución.
Convolución #
En procesamiento de imágenes la convolución es el proceso de transformar una imagen, aplicando un kernel a cada pixel y sus vecinos locales a través de toda la imagen.
\[\begin{bmatrix} x_{11} & \dots & x_{1n} \\ \vdots & \ddots & \vdots\\ x_{m1} & \dots & x_{mn} \\ \end{bmatrix} * \begin{bmatrix} y_{11} & \dots & y_{1n} \\ \vdots & \ddots & \vdots\\ y_{m1} & \dots & y_{mn} \\ \end{bmatrix} = \sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n-1}x_{(m-i)(n-j)}y_{(1+i)(1+j)}\]Modelos de color (RGB, HLS, HSV) #
Los modelos de color son modelos matemáticos utilizados para describir los colores de manera numérica. En procesamiento de imagenes los mas utilizados son RGB, HSV, HSL.
RGB #
RGB es el modelo de color más simple, donde sus componentes están dados en términos de la intensidad de los colores primarios de la luz (rojo, verde y azul).
HSV o HSB #
El modelo de color HSB está determinado por las siglas en ingles de Hue, Saturation y Brightness, que en español significan, matiz saturación y brillo.
HSL #
El modelo de color HSL está determinado por las siglas en ingles de Hue, Saturation y Lightness, que en español significan, matiz saturación e intensidad.
Histograma de una imagen #
El histograma de una imagen un tipo de histograma que describe la distribución tonal de una imagen. Grafica el número de pixeles para cada valor tonal.
Metodologia #
Se diseno y desarrollo una aplicacion con el lenguaje P5JS que permite:
- Cargar una imagen
- Aplicar diferentes kernels o mascarás
- Editar kernels
- Visualizar los valores de rojo (R), verde (G), azul (B), matiz (H), saturación (S), intensidad (L), brillo (B), luma (Y) y croma (C) en promedio de toda la imagen o para un pixel en específico.
- Visualizar el histograma de la imagen con la máscara seleccionada.
Conclusiones #
- Las máscaras son bastante utilizadas en procesamiento de imágenes, ya que ofrecen una gran variedad de transformaciones y resultados en la imagen resultante.
- El uso de los componentes de los modelos de color como RGB, HSL y HSB proporcionan una variedad de herramientas para analizar una imagen de manera precisa.
- El histograma de la imagen ayuda a dar una idea general de la distribución tonal en una imagen.