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Temas Selectos de Mecatrónica y Control Automático 
 INSTITUTO TECNOLOGICO DE LA LAGUNA 
 
INSTITUTO TECNOLOGICO DE LA LAGUNA | 5/02/2023 
 El objetivo principal de esta practica fue aprender a utilizar las 
operaciones básicas para poder aplicarlas en imágenes tipo 
.BMP (Bits Maps Protocole) a través del Matlab. 
Operaciones Básicas Con Imágenes En Matlab. 
The main objective of this practice was to learn how to use basic 
operations to be able to apply them in .BMP images (Bits Maps 
Protocole) through the Matlab. 
Basic Operations with Images in Matlab. 
I. INTRODUCCIÓN 
Las imágenes son una representación sensorial de un objeto 
real o imaginario. Las imágenes visuales las encontramos 
mediante técnicas diferentes: dibujo, diseño, pintura, 
fotografía o vídeo, entre otras. Hay distintos tipos de 
imagen que han ido cambiando con el tiempo y las 
tecnologías. Siempre ligadas al formato y el material sobre 
el que se plasman: la roca, un muro, un lienzo, un papel, una 
pantalla. Por lo general la imagen ha cumplido una función 
informativa, ilustradora o de entretenimiento. 
II. DESARROLLO 
A. Lectura de una imagen 
Para poder dar lectura a la imagen primero debemos de 
tener la imagen en la misma dirección ejemplo: Unidad de 
USB (D:)/ Mecatronica y Control/ Imágenes. 
 
Después introducimos la siguiente función la cual nos 
permitirá Leer la imagen: M = imread('Nombre De 
La Imagen/.Formato de la imagen'). 
 
Para mostrar la imagen seleccionada se utiliza la función 
imshow(M) este abre una pestaña aparte la cual muestra la 
imagen insertada 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 1. Lectura De Imagen. 
B. Cambiar El Formato De Una Imagen. 
Realizamos una matriz de una imagen en formato uint8 a 
int64 la cual se desarrolla al introducir como ejemplo: 
 
A = int64(M); %método para cambiar el formato. 
figure; %modifica las propiedades. 
imshow(uint8(A)) %muestra la imagen. 
 
C. Escala De Grises Por El Método De Binarizacion. 
Este proceso trata en reducir la información en los valores 
los cuales son cierto y falso los cuales constan de: blanco 
y negro. 
 
Llamamos una función la cual será el umbral en la escala 
de grises esto se utiliza para conocer cuál es blanco y cual 
es negro, esto es para calcular en el proceso la tonalidad del 
gris. 
 
%ESCALA DE GRISES POR BINARIZACION 
u=150; % Valor de umbral para binario 
A3=zeros(m,n); %Matriz En Ceros 
for k=1 :m %Sintaxis Básica Para Bucle 
 for l=1 :n 
 if A(k,l)> u 
 A3(k,l)=255; 
 else 
 A3(k,l)=0; 
 end 
 end 
 
Tarea 4 Operaciones Básicas con Imagenes 
 
Docente: Juan Sifuentes Mijares 
Carrera: Ingeniería Electrónica Alumno: Luis Rodolfo Guzman Carrillo N°Control:19131535 
 
 
1cm 
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end 
 
figure; 
imshow(uint8(A3)) 
 
Figura 2. Imagen Binarizada 
 
D. Recorte De Imagen. 
A diferencia que el punto anterior en vez de iniciar de 1 a 
255, iniciaremos de un punto diferente para así lograr un 
recorte de imagen a través de funciones ahora le asignamos 
valor a la matriz. 
 
A4=zeros(100,100); %devuelve una matriz 
 de n por n de ceros. 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A4(k,l) = A(k+60,l+50); 
 end 
end 
figure; 
imshow(uint8(A4)) 
Figura 3. Imagen Recortada 
 
 
 
 
E. Sumar Offset 
En esta imagen estamos sumando el offset el cual le 
estamos aumentando el valor de los pixeles y para este 
metodo solo tenemos que sumarle a la matriz un valor 
ejemplo le sumamos a la matriz 120 por lo cual esta matriz 
aumentara a 120 la variable. 
 
%SUMAR UN OFFSET 
A5=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A5(k,l) = A4(k,l)+120; 
 end 
end 
figure; 
imshow(uint8(A5)) 
Figura 3. Imagen Sumando En Offset 
 
F. Restar Offset. 
Como mencione el punto anterior al modificar el offset nos 
referimos a modificar el valor de los pixeles solo que al 
contrario al anterior restaremos 60 a la matriz el valor 
 
 A6=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A6(k,l) = A4(k,l)-60; 
 end 
end 
figure; 
imshow(uint8(A6)) 
Figura 4. Imagen Restando Offset 
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G. Imagen Negativa. 
La formula para tomar el negativo de una imagen 
sería el nivel de intensidad máximo: el valor de píxel. 
En nuestro caso la imagen que estamos utilizando tiene la 
resolución de color de 255 ósea tiene en la profundidad de 
8 bits o tenemos que invertir el valor de pixel del 255. 
 
A7=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A7(k,l) = 255 - A4(k,l); 
 end 
end 
figure; 
imshow(uint8(A7)) 
 
Figura 5. Imagen Negativa. 
 
H. Invertir Una Imagen Verticalmente. 
Invertimos el valor la matriz en la orientación verticalmente 
la cual restaremos a llegar a 0 pero esta matriz no puede 
llegar a valor 0 a si que le sumamos 1. 
 
A8=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A8(k,l) = A4(100-k+1,l); 
 end 
end 
Figura 6. Imagen Inversa Verticalmente. 
I. Invertir Una Imagen Horizontalmente. 
Al igual que el punto anterior invertimos el valor la matriz 
en la orientación, pero ahora horizontalmente la cual 
restaremos a llegar a 0 pero esta matriz no puede llegar a 
valor 0 a sí que le sumamos 1. 
 
A9=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A9(k,l) = A4(k,100-l+1); 
 end 
end 
 
figure; 
imshow(uint8(A9)) 
Figura 7. Imagen Invertida Horizontalmente 
 
J. Invertir Una Imagen Verticalmente Y Horizontal. 
En este punto utilizamos los 2 puntos anteriores la cual 
restaremos a llegar a 0 pero esta matriz no puede llegar a 
valor 0 a si que le sumamos 1 en la matriz en la vertical y 
horizontalmente. 
 
A10=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 A10(k,l) = A4(100-k+1,100-l+1); 
 end 
end 
Figura 8. Imagen Inversa Vertical Y Horizontalmente. 
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K. Generar Ruido En Una Imagen 
El ruido en una imagen es la alteración arbitraria de brillo y 
color en una imagen. La materialización de esta variación 
aleatoria genera el conocido “grano”, que no son más que 
pixeles que no se corresponden con la luminancia y 
tonalidad real de la fotografía y que son apreciables a 
simple vista dado el tamaño que tienen. 
 
Para generar el ruido utilizaremos la función random la 
cual le asignaremos un valor el cual será aleatorio de esta 
manera generamos una función a la cual si le asignamos 0.2 
al valor 255 y si no cumple el valor que teníamos generara 
ruido. 
 
A11=zeros(100,100); 
for k=1 :100 
 for l=1 :100 
 R=random('beta',1,0.2)*255; 
%produce un N° RND 
 if A4(k,l)< R 
 A11(k,l) = A4(k,l); 
 else 
 A11(k,l)=255; 
 end 
 end 
end 
 Figura 9. Imagen Generada Con Ruido. 
 
III. CONCLUSIÓN. 
Concluimos que en esta practica nos aborda la manera la 
cual podemos editar o modificar una imagen a través del 
software Matlab por medio de Operaciones Básicas. 
 
 
 
 
. 
 
IV. BIOGRAFÍA 
Guzman Carrillo Luis Rodolfo. Nacido en 
Torreón, Coahuila, México el 04/Abril/2001 
los lugares estudiantiles en donde ejerció 
académicamente fueron: 
1. Kinder: Nueva Creación, ubicado en 
Ricon La Merced, Salió Certificado el año 
2007 
2. Primaria: Ignacio Zaragoza Sur, ubicado 
en Los Arenales, Salió con Certificado el año 
2013. 
3. Secundaria: Carlos Manuel Sada N° 14, 
ubicado en Ex. Hacienda La Perla, Salió con Certificado el 
año 2016. 
4. Preparatoria: Conalep. Ubicado en Col. La Merced II, Salió 
con Certifica Y Titulo en técnico en Mantenimiento En 
Sistemas Electrónicos, el año 2019. 
Elactualmente trabaja en el área de tintorería en el negocio Majestic 
el cual está ubicado entre Juárez y Treviño lleva laborando 4 meses, pero 
ese no fue su único trabajo anteriormente laburo en: 
1. Cocinero, King Ribs 
2. Ayudante General, Carpintería 
3. Mesero, Pirata Burger 
4. Taquero, BEERBOOK 
5. Mesero/Barteder, BEERBOOK 
El TEC. Guzman, actualmente pertenece al equipo de robótica Desert 
Eagles 5705, pero al cursar la secundaria participo en la convención de 
cristales y materiales en Peñoles.