PARCIAL 3 - PRÁCTICAS IVC

Dado el histograma indicado en la figura, estima cuántos objetos (el fondo se considera un objeto) hay presentes en la imagen original desde la que se ha calculado ese histograma: 1. 2. 3. 4.

Dado el histograma indicado en la figura. Determina cuántos umbrales se recomienda emplear para segmentar la imagen mediante el uso de dicho histograma, separando correctamente las regiones que representan el fondo y cada uno de los objetos que pueden estar presentes en la imagen. Para ello rellena con un valor entre [0, 255] tantos huecos como número de umbrales estimes necesarios. 30, 140, 255. 30, 140. 140, 255. 140.

Dado el histograma indicado en la figura, ¿cuál es el valor de intensidad que más se repite dentro de la región de píxeles del fondo?.

¿Qué instrucción de MATLAB permite extraer características que permitan identificar y describir el objeto círculo en la imagen de blobs?.

Escoge el parámetro más adecuado que hay que pasarle a la función para reconocer los círculos negros y no confundirlo con otros objetos presentes en la imagen. Eccentricity. Extend. Centroid. Perimeter. Solidity. EulerNumber.

¿Qué secuencia de operaciones habría que seguir para obtener el segmentado de las distintas clases de objeto por color usando la técnica de umbralización múltiple en la imagen siguiente?. Paso de la imagen a escala de grises, invertir la imagen, obtención del histograma, detección de los umbrales. Paso de la imagen a escala de grises, apertura, obtención del histograma, detección de los umbrales. Filtrado mediante imfilter, paso de la imagen a escala de grises, obtención del histograma, detección de los umbrales. Paso de la imagen de color a binaria, filtrado con imfilter, obtención del histograma, detección de los umbrales.

Dado un proceso iterativo de umbralización global con valores de umbral inicial (T) y de margen (ΔT) es cierto que: El método de umbralización global funciona mejor si el fondo es más uniforme. El valor de convergencia del umbral depende del umbral inicial (ΔT) seleccionado. El método de umbralización global funciona bien con bajos contrastes entre objeto y fondo. El algoritmo es más rápido cuanto menor es el margen (ΔT). Si el margen (ΔT) es muy pequeño el algoritmo puede no estabilizarse nunca. El incremento del margen (ΔT) aumenta la precisión del umbralizado.

Dado el histograma indicado en la figura, estima cuántos objetos (el fondo se considera un objeto) hay presentes en la imagen original desde la que se ha calculado ese histograma: 0. 1. 2. 3. 4.

¿Cuál es el valor de intensidad que más se repite dentro de la región de píxeles del fondo?.

Determina cuántos umbrales se recomienda emplear para segmentar la imagen mediante el uso de dicho histograma, separando correctamente las regiones que representan el fondo y cada uno de los objetos que pueden estar presentes en la imagen. Para ello rellena con un valor entre [0, 255] tantos huecos como número de umbrales estimes necesarios. 110, 180, 250. 0, 110, 180. 110, 180.