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Autor Tema:  MAPA DE SINGULARIDADES DE UNA IMAGEN y ENTROPÍA  (Leído 1868 veces)

hugo..

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MAPA DE SINGULARIDADES DE UNA IMAGEN y ENTROPÍA
« en: Martes 9 de Junio de 2009, 14:47 »
0
Alguien me puede ayudar con esto?? me lo han pedido y no se hacerlo..
OS DEJO EL ARCHVO ADJUNTO CON LA TEORIA POR SI SACAIS ALGO EN CLARO

GRACIAS
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allisap

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Re: MAPA DE SINGULARIDADES DE UNA IMAGEN y ENTROPÍA
« Respuesta #1 en: Martes 9 de Junio de 2009, 19:20 »
0
bueno, pero en que tienes dudas,
al menos debes entender algo,  :ouch:
no puedes solo decir que no lo entiendes y esperar que alguien se tome el tiempo de tratar de
entenderlo por ti, y que luego te lo explique (para eso mejor preguntale a tu profesor)  :bad:  :no:

hugo..

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Re: MAPA DE SINGULARIDADES DE UNA IMAGEN y ENTROPÍA
« Respuesta #2 en: Miércoles 10 de Junio de 2009, 01:56 »
0
A ver mi problema es que esta asignatura la cogí por internet sin saber muy bien de que iba xq necesitaba cubrir esos creditos. En mi carrera no me enseñan nada de esto y estoy muy perdido. Las actividades anteriores las conseguí hacer practcamente compiando cosas que venian en internet xq eran cosas relativamente faciles... pero este trabajo me esta resultando imposible encontrar nada en internet.

De momento lo qe he conseguido es esto, pero no se desarollar el programa del todo. Estaría bien que alguien me ayudase...

En el primer post esta el archivo adjunto con los enunciados y algunas explicaciones.

Bucle 1
en este bucle iremos variando el tamaño de los cuadrados (el area).
usamos fspecial('average',[lado,lado]). imfilter nos da en cada pixel el valor de la media en un cuadrado ladoxlado.
Bucle 2
recorremos filas
Bucle 3
recorremos columnas
if->para ver si el valor del pixel de la imagen original debe ser estudiado
lo marcamos en verde I(i,j,:)=[0 255 0]
log(area)=log(l*l)
log(media)=log(valor del pixel,que como hemos aplicado filtro es el valor de la media en un cuadrado lxl)
 se estudia la linealidad entro los valores anteiores, y se para cuando dejan de serlo.
la pendiente se hace simplemente restando y dividiendo valores. eso será el valor de beta (la pendiente)
fin del if
fin del bucle 3
fin del bucle 2
fin del bucle 1...

para entropia no se muy bien como hay que hacerlo, yo he ido haciendo un cuadrado de lado variable y moviendolo por la imagen, lo malo es que para valores altos del lado no se tiene en cuenta la imagen entera.

bucle 1: cambiamos el valor de l
bucle 2 y 3: nos moevemos por filas y columnas..
    usamos la funcion:
            [x,y]=imhist(I_bn(trozo correspondiente));
           
contamos cuantos son negros en cada cuadrado (establecer bien vectores que se van a usar y contar)
Ahora con los datos obtenido aplicamos la formula de la entropia..