Transcript La imagen como Herramienta Objetiva

Fundamentos Físicos de la
Imagen Médica
José Macías Jaén
Radiofísico Hospitalario
Servicio de Radiofísica Hospitalaria
Hospital Universitario Virgen Macarena. Sevilla
La imagen como Herramienta Objetiva
1. Imágenes Digitales.
1.1. Concepto de imagen digital. Estructura general.
1.2. Propiedades que determinan la calidad de la imagen.
1.3. Formatos, (ej. BMP)
1.4. Transformaciones geométrica.
1.5. Ecualización geométrica.
1.6. Algunos métodos de comparación.
1.7. Transformaciones de niveles de grises.
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Concepto.
Del latín, “imago”, representación visual de un objeto.
. Diseño.
. Pintura.
. Fotografía.
. Vídeo.
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Muestreo espacial
Unidad Matricial deXpuntos.
Y
Color=f(x,y)
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Conjunto de Pixeles de colores.
Color=g(rojo, verde, azul)
Si cada componente 1 byte, el rango
de cada componente va de 0 ↔ 28 – 1
y el rango de color va 0 ↔ 224 – 1.
Negro → 0.
Blanco → 16777215.
Gris → = Peso_color
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Algunos parámetros sobre la calidad
de la imagen.
. Resolución
. Contraste y latitud
. Profundidad de color
. Relación Señal-Ruido
. Rango DInámico
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. Resolución
Es la capacidad de distinguir los detalles espaciales finos (dpi, pixel/cm)
Frecuencia de muestreo espacial.
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. Contraste.
la diferencia relativa en intensidad entre un punto de una imagen y sus alrededores.
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. Profundidad de color
Cantidad de bits utilizados para definir cada píxel
1 -> 8 -> 24 bits
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. Relación Señal/Ruido
margen que hay entre la potencia de la señal que se transmite y
la potencia del ruido que la corrompe.
Filtros de mediana
FFT
…
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. Rango Dinámico
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Histograma de Color
La imagen como Herramienta Objetiva
La imagen como Herramienta Objetiva
Histograma de Color
La imagen como Herramienta Objetiva
La imagen como Herramienta Objetiva
Histograma de Color
La imagen como Herramienta Objetiva
La imagen como Herramienta Objetiva
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato general
Fichero
Cabecera
Datos Color Pixeles
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato BitMap 8 bits
Cabecera
Tamaño Fichero
Nº Pixeles
Tamaño Pixel
Profundidad del color
Offset datos
Paleta de colores
…
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato BitMap 8 bits
Paleta de colores
Color 1
Azul, Verde, Rojo
Color 2
Azul, Verde, Rojo
Color 3
Azul, Verde, Rojo
Color 4
Azul, Verde, Rojo
Colores de la paleta: 1 a 256
…
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Formato BitMap 8 bits
1º Pixel. Extremo Inferior Izdo.
Datos Color Pixeles
(0,0). Extremo Superior Izdo. !!!
Byte pixel 1
Byte pixel 2
Pixeles: 1 a filas x columnas
Byte pixel 2
…
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Formato BitMap 24 bits
Cabecera
Tamaño Fichero
Nº Pixeles
Tamaño Pixel
Profundidad del color
Offset datos
…
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato BitMap 24 bits
1º Pixel. Extremo Inferior Izdo.
Datos Color Pixeles
(0,0). Extremo Superior Izdo. !!!
Byte Azul pixel 1
Byte Verde pixel 1
Byte Rojo pixel 1
Pixeles: 3 a filas x columnas
Byte Azul pixel 2
Byte Azul pixel 2
Byte Azul pixel 2
…
La imagen como Herramienta Objetiva
Formato 1 byte:
. Ocupa menor espacio
. Colores de la imagen restringidos a los de la paleta.
Formato 3 bytes:
. No presenta paleta.
. Ocupa más espacio.
. Mayor versatilidad.
¡¡¡ Ambos formatos pueden representar imágenes en color !!!
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Dadas dos imágenes, ¿cómo evaluarlas de forma cuantitativa?
Desplazamiento y giro de 3mm en x y en y, y giro de 3º respecto al centro.
La imagen como Herramienta Objetiva
Superposición …
La imagen como Herramienta Objetiva
Dadas dos imágenes, ¿cómo evaluarlas de forma cuantitativa?
Desplazamiento de 1mm en y.
La imagen como Herramienta Objetiva
Superposición …
La imagen como Herramienta Objetiva
Transformaciones geométricas básicas
(xi,yj,color) ------> (xi’,yj’,color)
. Desplazamientos.
. Giros.
. Escalados.
xi'  xi  cos  y j  sen  d x
y 'j  xi  sen  y j  cos  dy
i  1, nº pixeleshorizontales
j  1, nº pixelesverticales
La imagen como Herramienta Objetiva
Ecualización geométrica de ambas imágenes
. Puntos Fiduciarios
. Información Mutua
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Ecualización geométrica de ambas imágenes
. Puntos Fiduciarios
La imagen como Herramienta Objetiva
. Información Mutua; Histograma de solapamiento
Imagen_2
Imagen_1
1
1
1
1
1
(0,0)
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
1
1
41
41
41
4
4
2
2
52
52
52
5
5
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
Zona de Solapamiento
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

p( I ' , I )
MI 
p( I ' , I )log
p( I ' ) p( I )
I 'Imagen _ 1 I Imagen _ 2
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Métodos de Comparación:
. Subjetivo
. Diferencias de colores.
. Gamma.
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Métodos de Comparación:
. Subjetivo
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Métodos de Comparación:
. Diferencias de colores.
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Métodos de Comparación:
. Diferencias de colores.
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Métodos de Comparación:
. Gamma
La imagen como Herramienta Objetiva
Métodos de Comparación:
. Gamma
. Establecer tolerancias geométricas y de diferencias de color
Imagen_1
Imagen_2
Para todos los puntos, y en el rango geométrico, se estudia el
cumplimiento o no del criterio de diferencia de color !!!
La imagen como Herramienta Objetiva
Métodos de Comparación:
. Gamma.
La imagen como Herramienta Objetiva
Métodos de Comparación:
. Gamma.
La imagen como Herramienta Objetiva
Caso práctico. Verificación de un tratamiento de Radioterapia
. Posicionamiento del Paciente.
. Verificación dosimétrica.
La imagen como Herramienta Objetiva
Caso práctico. Verificación de un tratamiento de Radioterapia
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Diferencia
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Gamma