Projeto Nara1

- IPESU INSTITUTO PERNAMBUCANO DE ENSINO SUPERIOR

PROCESSAMENTO DE IMAGEM
NARA PORTELA

CIENCIA DA COMPUTAÇÃO
6º PERIODO
ELISANGELA AYRES
FERNANDO REIS

EXERCÍCIO 01
CONTAGEM
1 -Abre a imagem e gera o histograma
Código
I=imread('F_sangue.tif'); imshow(I); figure; imhist(I); Resultado

3 – Aplicar o filtro media para diminuir o ruído
Código:
h= fspecial('average',5);
I2 = filter2(h,I); figure; imshow(uint8(I2))

Resultado:

3- Limiarizar a Imagem
Código:
[M,N,B] = size(I2); corte = 127; % valor de corte for i=1:M, for j=1:N if I2(i,j)>corte
I3(i,j) = 0; else I3(i,j) = 1; end end end imshow(I3,[]);

Resultado:

4 – Fazer a contagem
Código
[L,n_componentes] = bwlabel(I3); figure; imshow(L,[])

Resultado:

5 – Colocar cor na imagem
Código
[L,n_componentes] = bwlabel(I3); figure; imshow(L,[]) colormap('default') Resultado:

6 – O que acontece ao inserir esse código?

area= 200; for i=1:n_componentes, componente = (L==i); if sum(sum(componente))<area,
L=L-componente*i;
end end [L,n_componentes] = bwlabel(L); n_componentes figure; imshow(L,[]); colormap('default') Tira da imagem qualquer elemento “extra”, ou seja, elemento que estão poluindo e que não fazem parte da contagem. Comentário:
Foi feito o histograma da imagem para poder ser analisado como essa imagem poderia ser alterada sem haver perda de informação.
Em seguida foi realizado o processo de limiarizar a imagem para gerar uma imagem mais limpa.
Como o resultado ainda não foi satisfatório, então fizemos um filtro para obter o melhor resultado, sendo mais satisfatório. Agora com a imagem mais limpa, foi possível realizar a contagem, para onde foi verificado de 1 até 6 áreas.

EXERCICIO 2:
RATO
1 – Visualizar as imagens
Código:
IM1=imread('R_1.tiff');
IM2=imread('R_2.tiff');
IM3=imread('M.bmp'); imshow(IM1); figure; imshow(IM2); figure; imshow(IM3); Resultado das Imagens:

IM1

IM3

IM2

2 – Transformar em Binário as imagens M1 e M2 para em seguida multiplicar pela imagem matriz M3.
Comando:
Para a