GRACIAS POR ESTE APORTE BUENÍSIMO... MI PROYECTO DE MÉTODOS MATEMÁTICOS 3 SE HUBIERA MUERTO SIN TU ESFUERZO Y APORTACIÓN DE ESTE TEMA, AHORA SI PODRÉ PASAR LA MATERIA :) ; SALUDOS DESDE MÉXICO X PARTE DE UN FUTURO ING.FOTÓNICO DE LA UDG :3
@@LuzMasLuz y si desearía escribir al inicio de tu código la palabra FUNCTION, con la intención de tener como entrada la imagen y como salida la imagen filtrada entrada cómo se podría!
@@luismanuelcuyacaycho6666 , en este video puedes ver cómo se estructuran las funciones: ruclips.net/video/wLw_xKnevU0/видео.html&ab_channel=VICTORMANUELRICOBOTERO Lo que se debe hacer es dejar como parámetro de entrada la matriz correspondiente a la imagen que quieres procesar. Espero esto te ayude. ¡Saludos!
Excelente Dr! Lo acabo de aplicar a un patrón obtenido de unas pinzas opticas que evalúa la topografía de un globulo rojo. Donde está el globulo rojo, aparecen franjas no-deseadas de alta frecuencia. Ahora ya podemos hacer corrimiento de fase para obtener la reconstruccion 3D "limpia" del globulo rojo. Muchas gracias, Dr!
¡El trabajo de proyección de franjas, glóbulos rojos y pinzas ópticas del Dr. Rayas al que hacía referencia la Dra. Amalia!... ya he escuchado algo a ese respecto. Me alegra saber que mi pequeña contribución te haya ayudado Gustavo. Saludos a todos en el CIO de parte mía :D.
Hola. Gracias por el comentario. Es posible que las franjas se deban a un fenómeno de interferencia o del tiempo de muestreo. Para serle sincero de radiografías y radiología solo se lo básico, y desconozco el formato DICOM; lo que estoy leyendo, es que es un formato de imagen acompañado de información del paciente. Supongo que la información del paciente debe ser un encabezado de la imagen, y por tanto quizás sea susceptible de omitirse y rescatar unicamente la matriz de información gráfica. Seguramente MatLAB las debe poder leer, pues he visto imágenes tomográficas procesadas digitalmente en ese software. Me alegra mucho que intente el procesamiento. Si necesita ayuda, o si quiere discutir algo, podríamos establecer una conversación, por chat por ejemplo. Me parece una aplicación muy interesante. Saludos cordiales.
Excelente y fascinante video. Soy estudiante de 3er año de ing electronica, y estas cosas me vuelven loco. Entendí todo, pero la parte de que discriminas el ruido de la imagen en alta y baja frecuencia. Como te das cuenta? La baja frecuencia son colores blancos, y la alta negro? Gracias desde ya. Saludos!
Hola Martín. Gracias por tu amable comentario. Creo comprender tu confusión: en el contexto de la imagen la frecuencia a la que hago referencia es a la frecuencia ESPACIAL, es decir al inverso del periodo de las franjas que se ven en la imagen sin importar su color. No debes confundirte con la frecuencia de la luz (nu=c/lambda). Esa frecuencia, que es la responsable del color, tiene un valor altísimo del orden de 10^15 Hz y no hay aparatos que la puedan medir de forma directa. Para que te hagas una idea del porqué no... piensa que algunos de los aparatos que operan a mayor frecuencia son las computadoras. La frecuencia de reloj de un procesador estándar anda en el orden de los GHz (10^9), pero la frecuencia de la luz es un millón de veces mayor que eso. Espero responder a tu pregunta. En caso contrario no dudes en escribirme para continuar la conversación. ¡Saludos!
Estimado Víctor. Conociendo las coordenadas "x" y "y" en la máscara de la FFT, ¿cómo pudiéramos calcular la frecuencia asociada a esas coordenadas para de ahí saber la frecuencia de los patrones de ruido que se filtraron de la imagen inicial?
¡Qué buena pregunta Miguel!, me alegra mucho que la hayas hecho. Para calcular la frecuencia se debe aplicar el teorema de Nyquist. El procedimiento es el siguiente: Supongamos que la imagen original no filtrada, es de N x N pixeles (sea N=1024, por ejemplo) y que la separación entre pixeles es h (sea h=5.15um, el pixel pitch de un sensor CMOS de una cámara CANON Rebel T3). De acuerdo al teorema de Nyquist, la frecuencia de corte (fc) - o máxima frecuencia admisible por el sistema - es: fc=1/(2*h). Como en el dominio de la frecuencia la malla va desde -fc hasta +fc, entonces el intervalo entre los elementos de la matriz de frecuencias es df=2*fc/N. Se debe dividir por N debido a que el número de elementos de las matrices en el espacio y en la frecuencia se deben conservar. Finalmente se construye una matriz de frecuencias desde -fc hasta fc-df a intervalos df. Así al obtener las coordenadas de un punto en la transformada de Fourier, vas a obtener el valor de las frecuencias espaciales fx y fy, y no simplemente un número en pixeles. Para una mejor ilustración, te invito a seguir a partir del minuto 25:50 el siguiente episodio de mi canal: ruclips.net/video/_8e-Xyy3k4M/видео.html. Debes hacer lo mismo que ahí se indica, teniendo en cuenta que para el caso 2D la frecuencia no es un vector sino una matriz. Te propongo que lo intentes. Si llegas a tener dificultades escríbeme al correo electrónico para poderte asesorar mejor. ¿Que opinas?. Mi correo electrónico es victor.rico@correounivalle.edu.co.
Hola! Muchas gracias por el tutorial.. Me gustó mucho... Quisiera hacerte una pregunta. Estoy haciendo un experimento de espectroscopia básico y me interesa obtener el espectro de las fotos, como el que tenías al inicio del video... Como puedo hacerlo?
Hola Cristina, gracias por tu amable comentario. Si deseas obtener el espectro de una señal, como el que muestro en el minuto 0:29 de este video, lo que debes hacer es calcular una transformada de Fourier. Para eso es muy importante deducir de forma adecuada el vector de frecuencias (el eje horizontal), pues el cálculo numérico por fft solo arroja información acerca de las amplitudes y su distribución, pero no del valor de frecuencia en el que cae cada punto de la transformada. En el caso de imágenes el procedimiento es igual, solo que como las imágenes son datos distribuidos en 2 dimensiones, el "espectro" también es bidimensional. Siéntete en la libertad de escríbeme un correo electrónico y con gusto te comparto un programa que lo hace. Igual si es de tu preferencia escribir el programa por ti misma, también te puedo orientar sobre como hacerlo. No es muy dificil, solo es hacer buen uso del teorema de Nyquist.
Gracias por compartirme la imagen, en estos momentos estoy viendo el vídeo muy atento pero cualquier pegunta pues tu me harás el favor y me ayudaras, de antemano gracias....
Hola Cristian. En principio cualquier imagen es susceptible de ser filtrada. En la imagen que usé en el ejemplo se hace muy visible lo que me interesaba filtrar, por eso la seleccioné; con una imagen diferente quizás puede ser más dificil encontrar puntos característicos, en especial porque las transformadas de Fourier son simétricas. En esta imagen eso aparece particularmente porque la imagen tiene franjas cosenoidales superpuestas... y las franjas cosenoidales tienen por transformada de Fourier deltas de Dirac (o puntos, en este caso). ¡Saludos cordiales! y gracias por tu interés.
GRACIAS POR ESTE APORTE BUENÍSIMO... MI PROYECTO DE MÉTODOS MATEMÁTICOS 3 SE HUBIERA MUERTO SIN TU ESFUERZO Y APORTACIÓN DE ESTE TEMA, AHORA SI PODRÉ PASAR LA MATERIA :) ;
SALUDOS DESDE MÉXICO X PARTE DE UN FUTURO ING.FOTÓNICO DE LA UDG :3
Hola. Con mucho gusto. Me alegra que le haya sido util. ¡Saludos!
Me encantó! Excelente trabajo. Tome su like buen hombre.
Muchas gracias.
@@LuzMasLuz y si desearía escribir al inicio de tu código la palabra FUNCTION, con la intención de tener como entrada la imagen y como salida la imagen filtrada entrada cómo se podría!
@@luismanuelcuyacaycho6666 , en este video puedes ver cómo se estructuran las funciones:
ruclips.net/video/wLw_xKnevU0/видео.html&ab_channel=VICTORMANUELRICOBOTERO
Lo que se debe hacer es dejar como parámetro de entrada la matriz correspondiente a la imagen que quieres procesar.
Espero esto te ayude. ¡Saludos!
Gran tutorial hermano, sigue así y de nuevo gracias por tu colaboración.....
¡Con mucho gusto Cristian!. Gracias por tu comentario.
Excelente Dr!
Lo acabo de aplicar a un patrón obtenido de unas pinzas opticas que evalúa la topografía de un globulo rojo. Donde está el globulo rojo, aparecen franjas no-deseadas de alta frecuencia. Ahora ya podemos hacer corrimiento de fase para obtener la reconstruccion 3D "limpia" del globulo rojo.
Muchas gracias, Dr!
¡El trabajo de proyección de franjas, glóbulos rojos y pinzas ópticas del Dr. Rayas al que hacía referencia la Dra. Amalia!... ya he escuchado algo a ese respecto. Me alegra saber que mi pequeña contribución te haya ayudado Gustavo. Saludos a todos en el CIO de parte mía :D.
muchas gracias mano!
¡Con mucho gusto!
¡Gracias!
Gracias Diana. Espero que te haya resultado útil. Y gracias por la propina.
@@LuzMasLuz por nada , he aprendido mucho de tu canal :D
Muy buena su explicacion, clara y concreta! Gracias!
Con mucho gusto Carlos, gracias por tu amable comentario.
Muchas gracias
Hola. Gracias por el comentario. Es posible que las franjas se deban a un fenómeno de interferencia o del tiempo de muestreo. Para serle sincero de radiografías y radiología solo se lo básico, y desconozco el formato DICOM; lo que estoy leyendo, es que es un formato de imagen acompañado de información del paciente. Supongo que la información del paciente debe ser un encabezado de la imagen, y por tanto quizás sea susceptible de omitirse y rescatar unicamente la matriz de información gráfica. Seguramente MatLAB las debe poder leer, pues he visto imágenes tomográficas procesadas digitalmente en ese software.
Me alegra mucho que intente el procesamiento. Si necesita ayuda, o si quiere discutir algo, podríamos establecer una conversación, por chat por ejemplo. Me parece una aplicación muy interesante. Saludos cordiales.
like y me suscribo a tu canal, hermano, gracias por compartir....
Excelente y fascinante video. Soy estudiante de 3er año de ing electronica, y estas cosas me vuelven loco. Entendí todo, pero la parte de que discriminas el ruido de la imagen en alta y baja frecuencia. Como te das cuenta? La baja frecuencia son colores blancos, y la alta negro? Gracias desde ya. Saludos!
Hola Martín. Gracias por tu amable comentario. Creo comprender tu confusión: en el contexto de la imagen la frecuencia a la que hago referencia es a la frecuencia ESPACIAL, es decir al inverso del periodo de las franjas que se ven en la imagen sin importar su color. No debes confundirte con la frecuencia de la luz (nu=c/lambda). Esa frecuencia, que es la responsable del color, tiene un valor altísimo del orden de 10^15 Hz y no hay aparatos que la puedan medir de forma directa. Para que te hagas una idea del porqué no... piensa que algunos de los aparatos que operan a mayor frecuencia son las computadoras. La frecuencia de reloj de un procesador estándar anda en el orden de los GHz (10^9), pero la frecuencia de la luz es un millón de veces mayor que eso. Espero responder a tu pregunta. En caso contrario no dudes en escribirme para continuar la conversación.
¡Saludos!
Qué tal, excelente tutoríal muy entendible, me podrías compartir la imagen para realizar el ejercicio ?
Hola Kevin. Por supuesto, ¿a que correo electrónico te la puedo enviar?
Estimado Víctor. Conociendo las coordenadas "x" y "y" en la máscara de la FFT, ¿cómo pudiéramos calcular la frecuencia asociada a esas coordenadas para de ahí saber la frecuencia de los patrones de ruido que se filtraron de la imagen inicial?
¡Qué buena pregunta Miguel!, me alegra mucho que la hayas hecho.
Para calcular la frecuencia se debe aplicar el teorema de Nyquist. El procedimiento es el siguiente:
Supongamos que la imagen original no filtrada, es de N x N pixeles (sea N=1024, por ejemplo) y que la separación entre pixeles es h (sea h=5.15um, el pixel pitch de un sensor CMOS de una cámara CANON Rebel T3). De acuerdo al teorema de Nyquist, la frecuencia de corte (fc) - o máxima frecuencia admisible por el sistema - es: fc=1/(2*h). Como en el dominio de la frecuencia la malla va desde -fc hasta +fc, entonces el intervalo entre los elementos de la matriz de frecuencias es df=2*fc/N. Se debe dividir por N debido a que el número de elementos de las matrices en el espacio y en la frecuencia se deben conservar.
Finalmente se construye una matriz de frecuencias desde -fc hasta fc-df a intervalos df. Así al obtener las coordenadas de un punto en la transformada de Fourier, vas a obtener el valor de las frecuencias espaciales fx y fy, y no simplemente un número en pixeles.
Para una mejor ilustración, te invito a seguir a partir del minuto 25:50 el siguiente episodio de mi canal:
ruclips.net/video/_8e-Xyy3k4M/видео.html.
Debes hacer lo mismo que ahí se indica, teniendo en cuenta que para el caso 2D la frecuencia no es un vector sino una matriz. Te propongo que lo intentes. Si llegas a tener dificultades escríbeme al correo electrónico para poderte asesorar mejor. ¿Que opinas?.
Mi correo electrónico es victor.rico@correounivalle.edu.co.
@@LuzMasLuz Muchas gracias Víctor. Le he enviado el resultado a su correo electrónico.
Hola @@miguelnieto8985 , ya leí tu mensaje en mi correo electrónico y ya te respondí. Gracias por tu interés.
Hola! Muchas gracias por el tutorial.. Me gustó mucho... Quisiera hacerte una pregunta. Estoy haciendo un experimento de espectroscopia básico y me interesa obtener el espectro de las fotos, como el que tenías al inicio del video... Como puedo hacerlo?
Hola Cristina, gracias por tu amable comentario.
Si deseas obtener el espectro de una señal, como el que muestro en el minuto 0:29 de este video, lo que debes hacer es calcular una transformada de Fourier. Para eso es muy importante deducir de forma adecuada el vector de frecuencias (el eje horizontal), pues el cálculo numérico por fft solo arroja información acerca de las amplitudes y su distribución, pero no del valor de frecuencia en el que cae cada punto de la transformada. En el caso de imágenes el procedimiento es igual, solo que como las imágenes son datos distribuidos en 2 dimensiones, el "espectro" también es bidimensional. Siéntete en la libertad de escríbeme un correo electrónico y con gusto te comparto un programa que lo hace. Igual si es de tu preferencia escribir el programa por ti misma, también te puedo orientar sobre como hacerlo. No es muy dificil, solo es hacer buen uso del teorema de Nyquist.
Gracias por compartirme la imagen, en estos momentos estoy viendo el vídeo muy atento pero cualquier pegunta pues tu me harás el favor y me ayudaras, de antemano gracias....
Por supuesto, siempre que esté a mi alcance y pueda hacerlo, será con mucho gusto.
Hola, me podrias proporcinar la foto por favor
oye exactamente tiene que ser la misma imagen o se puede con cualquier imagen?
Hola Cristian. En principio cualquier imagen es susceptible de ser filtrada. En la imagen que usé en el ejemplo se hace muy visible lo que me interesaba filtrar, por eso la seleccioné; con una imagen diferente quizás puede ser más dificil encontrar puntos característicos, en especial porque las transformadas de Fourier son simétricas. En esta imagen eso aparece particularmente porque la imagen tiene franjas cosenoidales superpuestas... y las franjas cosenoidales tienen por transformada de Fourier deltas de Dirac (o puntos, en este caso). ¡Saludos cordiales! y gracias por tu interés.
me compartes la imagen por favor....
Me podrias pasar el codigo, si se puede en drive para que todos lo puedan ver.
Gran tutorial hermano, sigue así y de nuevo gracias por tu colaboración.....
podria mandarme la imagen a mi correo por favor k_lo97@hotmail.com
Muy buen trabajo. Me puedes enviar por favor la imagen (y otras similares) a contacto@allrobot.com.mx. De antemano te lo agradezco. Saludos
Hola. ¡por supuesto!. En un momento te la comparto. ¡Saludos! y gracias por el comentario y por ver el video.
Saludos amigo excelente tutorial.. podria enviarme la imagen por mail: atacuri@gmail.com . Gracias de antemano.
Gracias por el comentario Alex. Ya te envié la imagen. ¡Saludos cordiales!
@@LuzMasLuz Hola me podrian pasar la imagen por favor
Hola @@anayulissabasilioperez9959 , ¿puedes compartirme por favor un correo donde te la pueda enviar?. ¡Saludos!
@@LuzMasLuz claro es, anabasilio377@gmail.com
Hola! Muchas gracias por todos sus videos! A mí también me puede mandar la foto por favor? diana.tocas@hotmail.com Le agradezco enormemente!!
Hola Diana. Gracias por tu comentario. Te la envio en un instante.
¡Saludos!.
Muchas gracias por el archivo y la rápida respuesta:D
Hola me podrias pasar la imagen por favor
Pásame tu correo:)
¿a quién lo dedicas? je je es que lo dice muy rápido y no lo alcanzo a oir.
:) a Coyol
Gran tutorial hermano, sigue así y de nuevo gracias por tu colaboración.....
podria mandarme la imagen a mi correo por favor k_lo97@hotmail.com
Hola Camilo, ¡gracias por tu mensaje y por la felicitación!, es con mucho gusto. En un momento te comparto la imagen. ¡Saludos cordiales!
Hola me podrias pasar la imagen por favor