practica nº2 07032013 estadisticas multibanda - mejoramiento del contraste

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmrtyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

ESTADÍSTICAS MULTIBANDA Y MEJORAMIENTO DEL CONTRASTE

PRACTICA Nº 2

14/03/2013HASLEIDY GORDILLO SÁNCHEZ 20101032012Proyecto curricular Ing. Topográfica

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Contenido

1. ESTADISTICAS MULTIBANDA......................................................................................................2

1.2 MATRIZ VARIANZA/COVARIANZA.......................................................................................2

Análisis.......................................................................................................................................2

1.3 MATRIZ DE CORRELACIÓN..................................................................................................3

Análisis.......................................................................................................................................3

2. MEJORAMIENTO DEL CONTRASTE.............................................................................................4

Pregunta # 1...................................................................................................................................5

Respuesta # 1.................................................................................................................................6

Pregunta # 2...................................................................................................................................7

Respuesta # 2.................................................................................................................................8

Pregunta # 3...................................................................................................................................9

Respuesta # 3.................................................................................................................................9

3. TRABAJO SOBRE IMÁGENES.....................................................................................................11a) Lineal simple con los ND mínimo y máximo como puntos extremos, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TM*L.................................................11

Resultados................................................................................................................................11

Análisis.....................................................................................................................................12b) Lineal con saturación al 1%, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TML*1.......................................................................................................................................12

Resultados................................................................................................................................12

Análisis.....................................................................................................................................14c) Lineal con saturación al 2%, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TML*2........................................................................................................................................14

Resultados................................................................................................................................14

Análisis.....................................................................................................................................15d) Igualación de histogramas, expandido a 256 niveles. Llame al resultado TM*HE......................................................................................................................................15

Resultados................................................................................................................................15

Análisis.....................................................................................................................................16

| TRABAJO SOBRE IMÁGENES 1

Tabla de Ilustraciones......................................................................................................................17


1. ESTADISTICAS MULTIBANDA

Ilustración 1 Obtención de las estadísticas multi-banda utilizando el software IDRISI32

1.2 MATRIZ VARIANZA/COVARIANZA

VAR/COVAR REC01 REC02 REC03 REC04 REC05 REC07

REC01 519.37 325.94 575.56 446.63 590.07 421.77REC02 325.94 477.80 377.76 314.15 409.22 287.02REC03 575.56 377.76 691.58 529.88 788.57 532.12REC04 446.63 314.15 529.88 844.72 753.21 394.68REC05 590.07 409.22 788.57 753.21 1317.16 751.66REC07 421.77 287.02 532.12 394.68 751.66 527.06

Análisis

Este arreglo muestra las características que discriminan este tipo de matriz, en donde se observa una diagonal compuesta por la varianza de cada banda, además se denota la simetría de esta, en cuanto a la dispersión de los datos.La desviación típica o la varianza (el cuadrado de la anterior), se utiliza como sinónimo de cantidad de información de la imagen, así, inicialmente podemos decir que la banda que más información tiene es la 5, porque su desviación típica es la mayor. | TRABAJO SOBRE IMÁGENES 3

1.3 MATRIZ DE CORRELACIÓN

COR MATRX REC01 REC02 REC03 REC04 REC05 REC07

REC01 1.000000 0.654309 0.960359 0.674306 0.713420 0.806136REC02 0.654309 1.000000 0.657158 0.494485 0.515834 0.571942REC03 0.960359 0.657158 1.000000 0.693258 0.826227 0.881374REC04 0.674306 0.494485 0.693258 1.000000 0.714062 0.591507REC05 0.713420 0.515834 0.826227 0.714062 1.000000 0.902136REC07 0.806136 0.571942 0.881374 0.591507 0.902136 1.000000

Análisis

El coeficiente de correlación entre dos bandas nos indica la redundancia de información entre las bandas en cuestión. Cuanto, en valor absoluto, más se aproxime la correlación a la unidad, tanto más redundante es la información entre las bandas. En el ejemplo, las bandas más redundantes son la 1 y la 3, con 0.960359 de coeficiente de correlación, mientras que las que tienen información menos redundante son la 2 y la 4, con 0.494485 de tal coeficiente. Evidentemente, la redundancia de una banda consigo misma es total, por ello, su coeficiente de correlación es 1.COMPONENT C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6

% var. 78.01 8.32 8.07 4.36 0.93 0.31eigenval. 3415.10 364.43 353.09 190.76 40.93 13.39

eigvec.1 0.346998 -0.384776 -0.028505 -0.498679 -0.164528 -0.674520eigvec.2 0.253098 -0.661605 -0.166965 0.685629 0.015473 0.004002eigvec.3 0.426444 -0.264042 0.075980 -0.391970 -0.263453 0.720838eigvec.4 0.405214 0.335525 -0.825435 -0.031504 0.200491 0.026329eigvec.5 0.582186 0.481532 0.370655 0.349521 -0.381055 -0.156311eigvec.6 0.361304 -0.007567 0.383158 -0.066587 0.847281 0.016553

LOADING C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6

REC01 0.889798 -0.322315 -0.023503 -0.302221 -0.046185 -0.108307REC02 0.676656 -0.577811 -0.143530 0.433218 0.004528 0.000670REC03 0.947636 -0.191673 0.054290 -0.205860 -0.064088 0.100303REC04 0.814759 0.220382 -0.533663 -0.014971 0.044130 0.003315REC05 0.937440 0.253288 0.191907 0.133013 -0.067169 -0.015760REC07 0.919695 -0.006292 0.313610 -0.040059 0.236099 0.002638


2. MEJORAMIENTO DEL CONTRASTE

Ilustración 2 Palera Grey 256


Ilustración 3 Imagen HOW87TM4 con la paleta Grey Scale

Pregunta # 1

Si la imagen HOW87TM4 tuviera un pixel con ND=0 y otro con ND=255 (y los demás pixeles con los mismos niveles digitales que usted observó en el histograma), ¿se podría mejorar el contraste? ¿Por qué sí o por qué no? Para presentar la respuesta a el interrogante se debe tener en cuenta, el concepto de expansión lineal, la imagen HOW87TM4 sin ninguna modificación nos presenta una fotografía no convencional que cuenta con nivel mínimo digital de 0 y nivel máximo digital de 190, lo cual presenta un desaprovechamiento de los niveles visuales que presenta el visor utilizado (0 - 255).


Ilustración 4 De izquierda a derecha, Imagen original (0-190) HOW87TM4, Cuadro de propiedades (Layer properties) e Histograma (Histogram)

De esta manera, la pregunta propone revisar el concepto de expansión lineal, para dimensionar los cambios en las propiedades visuales de la imagen administrada, todo con el fin de denotar la mejora o deterioro de la calidad percibida de esta, una vez ejecutado este método entonces procedemos a la comparación mediante observación directa de los cambios producidos por esta metodología en la nueva imagen resultado. Véase ilustración 4 e ilustración 5 (antes / después)


Ilustración 5 De izquierda a derecha, Imagen (0-255) HOW87TM4, Cuadro de propiedades (Layer properties) e Histograma (Histogram)

Respuesta # 1

Para este caso, se plantea la adición de un nivel máximo 255, sin realizar ningún cambio sobre los otros niveles que componen la imagen, de esta manera no hay una expansión del histograma, como la descrita anteriormente, lo cual conlleva a desmejorar la calidad de la imagen en cuanto a que se adjudica un nivel 255 a el nivel original 190, sin embargo este deterioro no es significativamente notorio, ya que se realiza sobre una pequeña parte de la totalidad de los niveles digitales de la imagen, cabe destacar que se debe visualizar un aclaramiento de la imagen en cuento a que este cambio hipotético aumenta la proporción de la imagen dispuesta hacia la parte derecha del histograma, como se denota en la paleta de colores Grey 256, el color aparente de 190 difiere bastante del 255, sin embargo esto no altera mucho la imagen porque, la proporción de pixeles adjudicados a este nivel no es suficientemente significativa.


Pregunta # 2

¿Cuáles son los ND mínimo y máximo en la imagen? ¿Qué observa en la forma de este histograma? ¿Cómo explica que la función de auto escalamiento no mejora significativamente el contraste?

Ilustración 6 Imagen HOW87TM1 Grey Scale Original vs Visualización modificada con Autoscale


Ilustración 7 Layer Properties HOW87TM1 con la paleta Grey256

Respuesta # 2

Los niveles de la imagen HOW87M1, son: Valor Nivel Digital Mínimo: 11 Valor Nivel Digital Máximo: 215 Véase ilustración 7


Ilustración 8 Histograma HOW87TM1 Original Vs Modificado con Autoscale

En el histograma original de la imagen, se presentan los datos de niveles digitales de esta, se denotan entonces los valores mínimos y máximos, un pico registrado en el nivel 30 aproximadamente, la tendencia de este histograma registrada hacia la parte izquierda nos permite confirmar que esta es una imagen de tendencia a valores mínimos siendo oscura, en el segundo histograma se presenta como se reacomodan los niveles tras la ejecución de la función autoscale, confirmando porque esta no es adecuada para realizar el mejoramiento de las características visuales de una imagen La función auto escalamiento (Autoscale), no presenta mejoras significativas, porque esta permite realizar un manejo de los niveles máximos y mínimos sin dar opción a aumento de los niveles visuales utilizados, de tal manera que permite “moverse” en el rango definido para la imagen sin aportar características no establecidas a la imagen obteniendo resultados poco vistosos y carentes de mejoras reales. Véase

ilustración 8


Pregunta # 3

¿Por qué el contraste empeora a medida que usted incrementa la cantidad de saturación en el extremo inferior de la distribución? Esta expansión asigna a un porcentaje especificado (por ejemplo, 0.5, 1, 1.5, 2%) de pixeles en cada extremo del histograma un valor único (puntos de saturación) y aplica una expansión lineal a todos los pixeles intermedios.

Respuesta # 3

Al utilizar una saturación al extremo del histograma estamos confeccionando un nuevo régimen de visualización de la imagen, donde los niveles están “mejor distribuidos en el extremo”, lo cual influye directamente en la visualización de la cantidad de oscuridad y blancura de una imagen, como en los valores del medio se hace efectúa una expansión lineal, que tiene “menor expansión” entendiendo que los niveles máximos y mínimos no son “propagados” de la misma manera, lo que se procede a visualizar es un re-píxeleo más notorio, que se asemeja a un zoom prolongado en la imagen, que evidencia aún más la existencia de pixeles, aportando una imagen con tintes de cuadrícula, provocando una seria perdida de atributo visual de la esta, además con una saturación de 5% se deforman las características de la imagen ya que el porcentaje optimo se encuentra entre 1-3 %


Ilustración 9 Método de Saturación Lineal

Ilustración 10 Histograma Saturación Lineal.

Ilustración 11 Imagen de salida TM4HE Vs Imagen HOW87TM1.

Ilustración 12Imagen de salida TM4sat5 Expansión lineal


3. TRABAJO SOBRE IMÁGENES

Ilustración 13 Imágenes recorte de zona de trabajoa) Lineal simple con los ND mínimo y máximo como puntos extremos, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TM*L.Resultados

Ilustración 14 Imagen rec01 (Zona banda 1) vs rec01 tlm (Método Expansión Lineal Simple)


Ilustración 15 Histograma rec01 tlm Vs rec01

Análisis Para este caso la expansión lineal no tiene ningún efecto puesto que las imágenes originalmente cuentan con nivel mínimo de 0 y máximo de 255, lo cual con lleva a que la expansión lineal no tenga ninguna repercusión en los niveles de visualización de la imagen.


b) Lineal con saturación al 1%, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TML*1.Resultados

Ilustración 16 Imagen rec01 Vs rec01 tlm1

Ilustración 17 Histogramas rec01 Vs rec01 tlm1


Ilustración 18 Imagen rec07 Vs rec07 tlm1

Análisis En este método se denota como la saturación presenta clara mejora utilizada a valores bajos, la imagen obtiene mayor nitidez, el contraste se ve notoriamente mejorado, esto se debe a que los extremos sufren un mayor tratamiento lo que permite una mejor visualización de zonas claras y oscuras, además los valores intermedios experimentan una expansión lineal lo que permite apreciar mayor diferencia entre valores, se ve entonces como se distribuyen los niveles digitales, no se pierde información en su lugar se revela.


Ilustración 19 Histograma REC07 TLM1 Vs REC07

c) Lineal con saturación al 2%, expandido a 256 niveles. Llame el resultado TML*2 Resultados

Ilustración 21 Imagen rec01tlm2 y rec07tlm2

Análisis

Este método produce una imagen que a diferencia de la anterior creada permite hacer una distinción más fácil entre elementos representativos, sin embargo crea una pérdida de objetos de menor nitidez, claro esta que esta no es notoriamente representativa, es decir, estos aún se visualizan, se denota una mayor expansión en los datos del medio, se ven barras más distantes unas de otras, con lo cual se interpreta una pérdida de algunos niveles de gris, se | TRABAJO SOBRE IMÁGENES 18

Ilustración 20 Histograma REC01TLM2 Y REC07TRLM2

ve un crecimiento significativo en los niveles digitales mínimo y máximo, se causa un mayor contraste.

d) Igualación de histogramas, expandido a 256 niveles. Llame al resultado TM*HE Resultados

Ilustración 22 Imagen rec01tm-he Vs rec07tml-he

Esta expansión intenta asignar el mismo número de pixeles a cada nivel de datos, con la restricción que los pixeles que originalmente estén en una misma categoría no pueden ser subdivididos en la imagen de salida.


Ilustración 23 Histograma REC01TLM-HE

Ilustración 24 Histograma REC07TLM-HE

Análisis Se presenta un cambio en el histograma notorio, este tiende entonces a tomar la forma de una campana de Gauss, se denota que la cantidad de pixeles incluidos en niveles máximos y mínimos, ha disminuido notoriamente, y ha aumentado la cantidad de pixeles dispuestos en niveles de gris, la imagen se denota envejecida, con perdida notoria de información, se observa menor nitidez. | TRABAJO SOBRE IMÁGENES 20

Tabla de Ilustraciones

Ilustración 1 Obtención de las estadísticas multi-banda utilizando el software IDRISI32...................2Ilustración 2 Palera Grey 256.............................................................................................................4Ilustración 3 Imagen HOW87TM4 con la paleta Grey Scale...............................................................4Ilustración 4 De izquierda a derecha, Imagen original (0-190) HOW87TM4, Cuadro de propiedades (Layer properties) e Histograma (Histogram).....................................................................................5Ilustración 5 De izquierda a derecha, Imagen (0-255) HOW87TM4, Cuadro de propiedades (Layer properties) e Histograma (Histogram)...............................................................................................6Ilustración 6 Imagen HOW87TM1 Grey Scale Original vs Visualización modificada con Autoscale....7Ilustración 7 Layer Properties HOW87TM1 con la paleta Grey256....................................................7Ilustración 8 Histograma HOW87TM1 Original Vs Modificado con Autoscale...................................8Ilustración 9 Método de Saturación Lineal.........................................................................................9Ilustración 10 Histograma Saturación Lineal......................................................................................9Ilustración 11 Imagen de salida TM4HE Vs Imagen HOW87TM1....................................................10Ilustración 12Imagen de salida TM4sat5 Expansión lineal...............................................................10Ilustración 13 Imágenes recorte de zona de trabajo........................................................................11Ilustración 14 Imagen rec01 (Zona banda 1) vs rec01 tlm (Método Expansión Lineal Simple).........11Ilustración 15 Histograma rec01 tlm Vs rec01..................................................................................12Ilustración 16 Imagen rec01 Vs rec01 tlm1......................................................................................12Ilustración 17 Histogramas rec01 Vs rec01 tlm1..............................................................................13Ilustración 18 Imagen rec07 Vs rec07 tlm1......................................................................................13Ilustración 19 Histograma REC07 TLM1 Vs REC07............................................................................13Ilustración 20 Histograma REC01TLM2 Y REC07TRLM2...................................................................14Ilustración 21 Imagen rec01tlm2 y rec07tlm2..................................................................................14Ilustración 22 Imagen rec01tm-he Vs rec07tml-he..........................................................................15Ilustración 23 Histograma REC01TLM-HE.........................................................................................16Ilustración 24 Histograma REC07TLM-HE.........................................................................................16


practica nº2 07032013 estadisticas multibanda - mejoramiento del contraste

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