Procesado de imagen médica
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Transparencias completas de la unidad 9 del curso 2022-2023 sobre segmentacion de imagenes: umbralizacion, crecimiento de regiones y deteccion de bordes. 134 paginas.
Transparencias completas de la unidad 8 del curso 2022-2023 sobre procesado morfologico: erosion, dilatacion, apertura, cierre y sus aplicaciones. 98 paginas.
Transparencias completas de la unidad 7 del curso 2022-2023 sobre filtrado en el dominio de la frecuencia: transformada de Fourier de imagenes, filtros paso bajo y paso alto. 165 paginas.
Funcion de MATLAB que recibe una imagen y un vector de niveles y devuelve la imagen segmentada asignando a cada pixel el nivel del intervalo al que pertenece.
Variante del filtro de media en la que el pixel central pesa tanto como la suma de los demas pixeles de la mascara, comprobando ademas que el tamano de la mascara es impar.
Funcion de MATLAB que devuelve la imagen convolucionada con una mascara NxN que promedia los pixeles vecinos, usando conv2. Codigo comentado paso a paso.
Funcion de MATLAB que aplica un filtro de suavizado gaussiano de mascara 7x7, construido a partir del triangulo de Pascal y escalando los pesos para que sumen 1. 2 paginas comentadas.
Practica 4 de segmentacion resuelta en MATLAB con las salidas: se segmenta una imagen con distintos umbrales y se crea una funcion que suma las imagenes umbralizadas por niveles. 3 paginas.
Practica 4 de operaciones morfologicas resuelta en MATLAB con las salidas: efecto del tamano relativo del elemento estructurante, erosion y dilatacion sobre imagenes reales. 4 paginas.
Ejercicio P9 de la practica 2 resuelto: se recogen las mascaras que usa cada detector de bordes y se explica como funciona la funcion edge de MATLAB y que devuelve.
Ejercicio P8 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se explica como funciona el filtro de mediana, se aplica con medfilt2 a la imagen ruidosa y se compara con los filtros anteriores. 2 paginas.
Funcion de MATLAB que convoluciona la imagen con la mascara del laplaciano y devuelve la imagen paso alto y la imagen de realce, obtenida al restarla de la original.
Variante de la funcion propia de histograma que admite el numero de bins como parametro, para estudiar el efecto de la ecualizacion. 2 paginas comentadas.
Funcion de MATLAB que calcula el histograma de una imagen sin usar las funciones internas y lo representa junto a la imagen original con bar. 2 paginas comentadas.
Funcion de MATLAB que implementa un algoritmo sencillo de crecimiento de regiones: el usuario elige la semilla con ginput, introduce el umbral por teclado y la funcion expande la region. 2 paginas.
Ejercicio 3 de la practica 1 resuelto en MATLAB: se crea una funcion que ecualiza el histograma de una imagen y se comparan sus resultados con los de la funcion de MATLAB. 2 paginas.
Ejercicio 2 de la practica 1 resuelto en MATLAB: se carga la imagen de TAC con imtool, se explica por que se representa con tan poco contraste y se corrige. 2 paginas comentadas.
Ejercicio 1 de la practica 1 resuelto en MATLAB: se carga una imagen de TAC, se calcula su histograma con una funcion propia y se compara con el que devuelve la funcion interna de MATLAB.
Funcion de MATLAB de contornos activos usada en la practica de segmentacion: separa una imagen en objeto y fondo partiendo de una mascara inicial y devuelve una imagen binaria. 6 paginas comentadas.
Transparencias completas de la unidad 6 del curso 2022-2023 sobre histogramas y mejora de imagenes: calculo, ecualizacion y transformaciones de intensidad. 120 paginas.
Transparencias completas de la unidad 5 del curso 2022-2023 sobre los fundamentos del procesamiento digital de imagenes. 68 paginas.
Ejercicio P7 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se aplica ruido de sal y pimienta a la imagen de retina y se analizan los resultados de los distintos filtros de suavizado. 2 paginas.
Ejercicio P6 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se comparan todos los filtros de suavizado anteriores usando el mismo tamano de mascara 7x7, sobre la imagen con ruido y sin ruido.
Ejercicio P4 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se comparan el filtro de media y el de media ponderada sobre la imagen ruidosa y se razona a partir de que tamano de mascara uno es mejor. 2 paginas.
Ejercicio P2 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se aumenta el tamano de la mascara de suavizado con distintos valores y se analiza el efecto sobre la imagen limpia y la ruidosa. 2 paginas.
Ejercicio P12 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se aplica el filtro laplaciano a la imagen de retina y a la misma imagen suavizada con un filtro de media 3x3, y se comentan los resultados.
Ejercicio P11 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se compara el resultado de la mascara del laplaciano con los filtros de bordes anteriores y se explica la diferencia principal. 2 paginas.
Ejercicio P10 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se aplican los filtros de Roberts, Prewitt y Sobel sobre la imagen de retina con la funcion edge y se comparan los resultados.
Ejercicio P1 de la practica 2 resuelto en MATLAB: se carga la imagen de retina, se le anade ruido gaussiano y se compara con la version suavizada con una mascara de 3x3. Codigo comentado.
Guion completo de la practica 4: conceptos basicos de los metodos de segmentacion de imagenes y como implementarlos, empezando por la umbralizacion del histograma. 7 paginas con los enunciados.
Guion completo de la practica 1: metodos de mejora e intensificacion de imagenes basados en el histograma, como preproceso previo a la segmentacion. Calculo y filtrado del histograma, con los enunciados de todos los apartados. 3 paginas.
He publicado nuevos examenes de 3º Procesado de imagen médica: Preguntas-examen-final-de-PIM.pdf
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