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Suavizamiento de Imágenes usando el Filtro del Promedio en Matlab [código]



En Procesamiento Digital de Imágenes, la operación de filtrado es usada con el objetivo de aumentar o disminuir ciertas características presentes en una imagen. Una de las técnicas más usadas para realizar el filtrado es usar la convolución de una máscara. Es así que, uno de estos tipos de filtros es llamado Filtro de Suavizamiento y tiene por objetivo hacer borrosa la imagen y reducir la presencia de ruido, es decir, eliminar componentes de altas frecuencias y mantener las de bajas frecuencias. En este post presentamos el código fuente en Matlab del filtro de Promedio para imágenes en escala de grises.



El filtro de promedio para el suavizamiento de imágenes se basa en la media aritmética, es simple, intuitivo y fácil de implementar, el caso más común se basa en una máscara de convolución de la sgte. forma:

w = [1 1 1 ; 1 1 1 ; 1 1 1]*(1/9)

El código fuente en Matlab del filtro de suavizamiento por promedio es:
  1. function S = SuavizamientoPromedio (imagen,tam) %tam 3
  2. im=imread(imagen);
  3. imD = double(im);
  4. radio = (tam-1)/2;
  5. matriz = RefMatriz(imD,radio);
  6. [f,c] = size(matriz);
  7. peso = 9;
  8. W=[1 1 1;1 1 1;1 1 1]*(1/peso);
  9. for i=(1+radio):(f-radio)
  10. for j=(1+radio):(c-radio)
  11. fil=1;
  12. for a=(i-radio):(i+radio)
  13. col=1;
  14. for b=(j-radio):(j+radio)
  15. aux(fil,col)=matriz(a,b);
  16. col=col+1;
  17. end
  18. fil=fil+1;
  19. end
  20. suma=0;
  21. for a=1:tam
  22. for b=1:tam
  23. suma=suma+aux(a,b)*W(a,b);
  24. end
  25. end
  26. G(i-radio,j-radio)=fix(suma);
  27. end
  28. end
  29. S=G;
  30. subplot(1,2,1);
  31. imshow(imagen);
  32. title('Imagen Original');
  33. subplot(1,2,2);
  34. imshow(uint8(G));
  35. title('Filtro de Suavizamiento de Promedio');

-->
El código fuente de la función RefMatriz() lo encuentran en el post de reflejar los píxeles de una imagen. Un ejemplo del resultado del filtro promedio aplicado sobre una imagen con ruido de "sal y pimienta" se observa en la siguiente figura.



Espero les sea de utilidad.

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