% Mostrar resultados montage({I_old, I_restored}, 'Size', [1 2]) title('Original vs. Restaurada con MATLAB R2024a')
% PASO 4: Segmentación para identificar rayones (usando umbralización) bw_stains = imbinarize(I_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.4); bw_stains = bwareaopen(bw_stains, 50); % Eliminar ruido pequeño Imagine diseñar un detector de objetos móviles sin
% PASO 5: Inpainting (rellenar regiones dañadas) - Función moderna I_restored = regionfill(I_enhanced, bw_stains); I_denoised = medfilt2(I_gray
Este tipo de código, acompañado de explicaciones sobre el operador morfológico bwareaopen y el algoritmo de regionfill (basado en ecuaciones diferenciales parciales), es el sello distintivo de un . Simulink en Acción: Procesamiento de Video en Vivo Un aspecto que los PDF más avanzados están destacando es el uso de Simulink para sistemas en tiempo real. Imagine diseñar un detector de objetos móviles sin escribir una sola línea de código en C: % Mostrar resultados montage({I_old
% PASO 1: Leer imagen antigua con ruido y rayones I_old = imread('foto_danada.jpg'); imshow(I_old) % PASO 2: Convertir a gris y aplicar filtro de mediana (elimina ruido impulsivo) I_gray = rgb2gray(I_old); I_denoised = medfilt2(I_gray, [5 5]);
Introducción: La Revolución Visual Asistida por Computadora En la era del big data y la inteligencia artificial, la información visual se ha convertido en el recurso más abundante y, paradójicamente, en el más complejo de procesar. Desde diagnósticos médicos asistidos por tomografías hasta vehículos autónomos que interpretan señales de tránsito, el Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es la columna vertebral tecnológica que permite a las máquinas "ver" y tomar decisiones.
