https://github.com/josedavila24/imageprocessor2d
🖼️✨ Herramienta de procesamiento de imágenes 2D en Java con interfaz gráfica 🎨📌. Incluye filtros 🌀, conversiones de color 🌈 y operaciones morfológicas 🔍⚙️.
https://github.com/josedavila24/imageprocessor2d
eclipse-ide git gui image-processing java
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🖼️✨ Herramienta de procesamiento de imágenes 2D en Java con interfaz gráfica 🎨📌. Incluye filtros 🌀, conversiones de color 🌈 y operaciones morfológicas 🔍⚙️.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/josedavila24/imageprocessor2d
- Owner: JoseDavila24
- License: mit
- Created: 2025-03-17T22:18:26.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-28T20:48:55.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-28T21:27:20.499Z (about 1 year ago)
- Topics: eclipse-ide, git, gui, image-processing, java
- Language: Java
- Homepage:
- Size: 13.8 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Procesamiento de Imágenes 2D ✨
Este proyecto consiste en una aplicación de escritorio en Java para realizar operaciones de procesamiento de imágenes en 2D. Incluye una interfaz gráfica (Swing) que permite **abrir**, **guardar** y **cerrar** imágenes, así como aplicar **filtros** y **transformaciones** como binarización, escala de grises, suavizado, realce, morfología, etc.
## 💡 **Descripción General**
Este es un sistema de procesamiento de imágenes en 2D con interfaz gráfica construida con **Swing**, que permite:
- Abrir, mostrar, guardar imágenes
- Convertir imágenes a escala de grises, binarizarlas, aplicar negativos
- Visualizar histogramas de intensidad
- Aplicar filtros (media, mediana, Sobel, Prewitt, etc.)
- Aplicar transformaciones morfológicas (erosión, dilatación, apertura, cierre, esqueletonización)
---
## 🧱 Estructura de Clases
| Clase | Rol |
|------------------|----------------------------------------------------------------------|
| `Main` | Punto de entrada. Carga la interfaz `Menu` |
| `Menu` | Ventana principal con menú, imagen y lógica de interacción |
| `Operaciones` | Procesamiento de imágenes (filtros, transformaciones, morfología) |
| `HistogramaPanel`| Panel que dibuja gráficamente un histograma de intensidades |
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## 🎨 Interfaz Gráfica (`Menu`)
Se trata de una **ventana Swing `JFrame`** con un menú rico en funcionalidades:
**Menús disponibles:**
- **Archivo**: Abrir, guardar, guardar como, cerrar
- **Edición**: Deshacer, rehacer
- **Imagen**: Escala de grises, binarización, negativo, histograma
- **Filtros**:
- Suavizado: Media, Mediana
- Realce: Sobel, Prewitt, Laplaciano
- Morfológicos: Erosión, Dilatación, Apertura, Cierre, Esqueletonización
- Frecuencia: Filtro paso bajo, alto y banda
Incluye soporte para:
- Redimensionar la imagen al tamaño del panel
- Pila de deshacer/rehacer con `Stack`
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## 🧪 Procesamiento de Imagen (`Operaciones`)
Contiene todos los algoritmos implementados:
### 🔧 Operaciones Básicas
- Escala de grises
- Negativo
- Imagen binaria (según umbral)
### 📊 Histograma
- Cálculo de histograma
- Visualización con `HistogramaPanel`
### ✨ Filtros de suavizado
- Media: con máscara de tamaño arbitrario
- Mediana: igual, usando ordenamiento por canal
### 🪓 Filtros de bordes
- **Sobel** y **Prewitt**: detección de bordes por convolución
- **Laplaciano**: detección de bordes mediante segunda derivada
### ⚙️ Morfología Binaria
- Erosión y dilatación 3x3
- Apertura = erosión + dilatación
- Cierre = dilatación + erosión
- Esqueletonización: por diferencias morfológicas iterativas
### 🌀 Filtros de frecuencia
- Paso bajo: usando filtro de media
- Paso alto: original - difuminado
- Paso banda: simulado, retornando imagen sin procesar (mejorable)
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## 📊 Histograma (`HistogramaPanel`)
Clase que **extiende `JPanel`** y sobrescribe `paintComponent` para dibujar:
- Ejes X/Y
- Barras verdes representando la frecuencia
- Etiquetas en los ejes
- Títulos
Diseño cuidado y escalable. Muy visual.
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## ⚙️ Detalles técnicos destacados
✅ Buen uso de programación funcional (`Function`, `@FunctionalInterface`)
✅ Uso de `BufferedImage` y manipulación a nivel de pixel
✅ Separación clara entre UI (`Menu`) y lógica (`Operaciones`)
✅ Manejo de errores con `JOptionPane`
✅ `Undo/Redo` correctamente implementado con copia profunda (`copyImage`)
✅ `ParallelStream` usado en algunos métodos como escala de grises para eficiencia
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## Capturas de pantalla 📸
A continuación se muestran algunas capturas del programa en funcionamiento. Si prefieres verlas en GitHub, haz clic en cada imagen:
#### 1. Ventana principal
#### 2. Menú de opciones
#### 3. Abrir imagen
#### 4. Aplicar un filtro
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### 🎯 **Prepara la imagen antes del filtro**
| Filtro | Preprocesamiento recomendado | Caso de uso típico | Qué observar 🔎 |
|------------------------|-----------------------------------------------------|------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
| **Escala de grises** | Imagen a color con muchos tonos | Convertir imagen a una sola dimensión de intensidad | Se eliminan colores, solo queda la información de luz |
| **Binarización** | Escala de grises | Segmentar zonas claras/oscura (texto, formas, OCR) | Todo se vuelve blanco o negro según umbral |
| **Negativo** | Cualquier imagen | Efecto visual inverso, análisis médico o artístico | Invierten luces y sombras; zonas claras ↔️ oscuras |
| **Histograma** | Escala de grises para más claridad | Ver distribución de intensidad; útil en contraste y umbral | Picos y valles indican concentración de valores grises |
| **Filtro de media** | Imagen con ruido o texturas | Suavizar imagen, difuminar zonas, reducción de ruido leve | Imagen se ve más borrosa, bordes pierden nitidez |
| **Filtro de mediana** | Imagen con "sal y pimienta", píxeles aislados | Eliminar ruido impulsivo sin dañar bordes | Bordes preservados, ruido blanco/negro desaparece |
| **Filtro Sobel** | Escala de grises o binaria | Detectar bordes en direcciones diagonales | Se resaltan contornos fuertes |
| **Filtro Prewitt** | Escala de grises o binaria | Alternativa a Sobel (más suave) | Bordes con algo menos de contraste |
| **Filtro Laplaciano** | Escala de grises | Detectar todos los bordes sin importar dirección | Muestra contornos internos con alta sensibilidad |
| **Erosión** | Imagen binaria | Eliminar ruido blanco, adelgazar objetos | Zonas blancas se achican; bordes retroceden |
| **Dilatación** | Imagen binaria | Rellenar huecos, unir componentes | Zonas blancas se expanden |
| **Apertura** | Imagen binaria con puntos blancos pequeños | Suaviza contornos y elimina pequeños puntos aislados | Formas más limpias, sin ruido blanco |
| **Cierre** | Imagen binaria con huecos pequeños | Cierra agujeros dentro de objetos blancos | Huecos desaparecen, formas se rellenan |
| **Esqueletonización** | Escala de grises → Binarización | Obtener forma delgada de objetos (análisis estructural) | Figuras reducidas a su “esqueleto” o centro estructural |
| **Filtro paso bajo** | Imagen con texturas o ruido uniforme | Suavizar o eliminar detalle fino | Imagen borrosa, menos detalle pero más homogénea |
| **Filtro paso alto** | Imagen con bajo contraste o detalles suaves | Resaltar bordes o detalles finos | Realce de texturas, bordes más notorios |
| **Filtro paso banda** | Imagen con detalles medios; aplicar post paso bajo | Ver estructura intermedia (ni ruido ni fondo plano) | Texturas intermedias resaltadas; ni muy suaves ni duros |
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## Documentación adicional 📄
Para mayor detalle sobre la **implementación** y la **teoría** de las operaciones de imagen, revisa el documento **[DocOperaciones.pdf](https://github.com/JoseDavila24/ImageProcessor2D/blob/d9a11d2c0cf3bf4678475188a5536f656083ef44/DocOperaciones.pdf)** incluido en el repositorio. Allí encontrarás descripciones más técnicas de cada filtro y su lógica interna (El codigo fuente de la documentacion esta en [Operaciones.tex](https://github.com/JoseDavila24/ImageProcessor2D/blob/d9a11d2c0cf3bf4678475188a5536f656083ef44/Operaciones.tex) ).
## Requisitos previos ✅
- **Java 8** o posterior (JDK o JRE) instalado en tu sistema.
- (Opcional) Un IDE como IntelliJ IDEA, Eclipse o NetBeans para abrir y compilar el proyecto con mayor facilidad.
- **Git** para clonar el repositorio (si planeas descargarlo desde GitHub).
## Clonar y ejecutar en Windows
### Opción A: Ejecutar directamente el **ImageProcessor2D.jar** ⚙️
1. **Descarga o copia** el archivo `ImageProcessor2D.jar` en una carpeta de tu elección.
2. **Asegúrate** de tener Java correctamente instalado y accesible desde la línea de comandos (o que los archivos JAR se abran con Java por defecto).
3. **Abre** una ventana de **Símbolo del sistema** (CMD) o **PowerShell** y navega hasta la carpeta donde tengas el `ImageProcessor2D.jar`. Por ejemplo:
```bash
cd C:\Users\TuUsuario\Documents\ImageProcessor2D
```
4. **Ejecútalo** con el siguiente comando:
```bash
java -jar ImageProcessor2D.jar
```
Esto abrirá la ventana de la aplicación con la interfaz gráfica.
> **Alternativa:** Si en tu sistema Windows los archivos JAR se abren con doble clic (y Java está correctamente asociado), simplemente haz doble clic sobre `ImageProcessor2D.jar`.
### Opción B: Compilar manualmente los archivos `.java` ⚙️
Si prefieres compilar el proyecto en lugar de usar el `.jar`:
1. **Clona el repositorio** (si aún no lo has hecho):
```bash
git clone https://github.com/JoseDavila24/ImageProcessor2D.git
```
2. **Navega** hasta la carpeta del proyecto:
```bash
cd ImageProcessor2D
```
3. **Compila** los archivos `.java`:
```bash
javac Menu.java Operaciones.java
```
4. **Ejecuta** la clase principal (asegúrate de que sea `Main` o `Menu`, según tu código real):
```bash
java Main
```
## Contribuciones 🙌
Revisa el documento llamado [CONTRIBUTING.md](https://github.com/JoseDavila24/ImageProcessor2D/blob/bc21b65cbdc9db96a15e4208ba32c59b0a06346e/CONTRIBUTING.md) dentro de este repositorio.
## Licencia 📜
Este proyecto está licenciado bajo los términos de la Licencia MIT.
Por favor, revisa el archivo [LICENSE](https://github.com/JoseDavila24/ImageProcessor2D/blob/main/LICENSE) para más detalles.
## Referencias
Jercyae. (n.d.). GitHub - jercyae7/editor-de-imagenes: manipulacion de imagenes. GitHub. https://github.com/jercyae7/editor-de-imagenes.git
Torres, A. D. (1996). Procesamiento digital de imágenes. Perfiles Educativos, 72. https://www.redalyc.org/pdf/132/13207206.pdf