- Lunes 13 octubre 2008 - 23:58:18
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| Video digital
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Introducción al procesamiento de imágenes
El conjunto de técnicas que permite modificar una imagen digital con el objetivo de mejorarla o extraer de ella información se conoce como procesamiento digital de imágenes.
Histograma
Un histograma es un gráfico estadístico que permite representar la distribución de intensidad de los píxeles de una imagen, es decir, el número de píxeles que corresponde a cada intensidad luminosa. Por convención, el histograma representa el nivel de intensidad con coordinadas X que van desde lo más oscuro (a la izquierda) a lo más claro (a la derecha).
De esta manera, el histograma de una imagen con 256 niveles de gris será representado por un gráfico que tenga 256 valores en el eje X y el número de píxeles de la imagen en el eje Y. Tengamos en cuenta el ejemplo de la siguiente imagen compuesta por niveles de gris:
El histograma y la paleta asociados con la imagen son los siguientes, respectivamente:
El histograma muestra que en la imagen hay más tonos de gris claro que de gris oscuro.
El tono de gris más utilizado es el 11º desde la izquierda.
Para las imágenes a color se necesitan varios histogramas. Por ejemplo, para una imagen codificada en RGB hay:
- un histograma que representa la distribución de luminancia,
- tres histogramas que representan la distribución de los valores de los componentes rojo, azul y verde, respectivamente.
Histograma acumulado
El histograma acumulado representa la distribución de intensidad acumulada de los píxeles de una imagen, es decir, el número de píxeles que tienen al menos una intensidad luminosa determinada.
Modificación del histograma
Un histograma es una herramienta sumamente útil para estudiar la distribución de los componentes de una imagen, pero también permite la corrección del contraste y el rango de colores en las imágenes sobreexpuestas o subexpuestas. Además, su modificación no deteriora la información contenida en la imagen, sino que la vuelve más o menos visible.
La modificación de un histograma se representa generalmente en una curva (llamada curva tonal) que indica la modificación total de los componentes de la imagen con los valores iniciales en el eje X y los valores después de la modificación en el eje Y. La curva tonal corresponde a una función de transferencia definida por una tabla de traslación llamada tabla de consulta, que se escribe LUT por sus siglas en inglés. De esta manera, la diagonal indica la curva sobre la cual los valores iniciales equivalen a los valores finales, es decir, cuando no se ha producido una modificación. Los valores a la izquierda del valor promedio en el eje X representan los píxeles de "luz", mientras que los que se encuentran a la derecha representan los píxeles oscuros.
De esta manera, si la curva de modificación del histograma se encuentra debajo de la diagonal, los píxeles tendrán valores menores, y por lo tanto, se habrán aclarado. Por el contrario, si la curva está por encima de la diagonal, los píxeles se habrán oscurecido.
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| Aclaración | Oscurecimiento |
Ecualización del histograma
El objetivo de la ecualización del histograma es armonizar la distribución del nivel de luminosidad de la imagen, de tal manera que cada uno de los niveles del histograma tienda hacia contener el mismo número de píxeles. Esta operación se propone aumentar los matices de la imagen.
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La curva tonal que corresponde a la ecualización del histograma depende totalmente de la imagen. No obstante, la mayoría de las aplicaciones generalmente ofrece una herramienta que permite llevar a cabo esta operación de manera automática.
Expansión del histograma
La expansión del histograma (también llamada "linearización del histograma" o "expansión del rango dinámico") consiste en distribuir las frecuencias de la apariencia de los píxeles en todo el ancho del histograma. Por lo tanto, es una operación que consiste en modificar el histograma de manera de distribuir las intensidades en la escala de valores disponibles de la mejor forma posible. Esto equivale a expandir el histograma de manera que el valor de la intensidad más baja sea cero y el de la intensidad más alta sea el valor máximo.
De este modo, si los valores del histograma están muy juntos unos a otros, la expansión permitirá proporcionar una mejor distribución para aclarar aún más los píxeles claros y acercar los píxeles oscuros al negro.
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Por lo tanto, es posible aumentar el contraste de una imagen. Por ejemplo, una imagen que es demasiado oscura se volverá más "visible". Sin embargo este procedimiento no siempre da buenos resultados.
La curva tonal correspondiente a la expansión del histograma es la siguiente:
Umbral
La operación conocida como "umbral simple" consiste en utilizar cero para todos los píxeles cuyo nivel de gris se encuentra por debajo de un cierto valor (llamado el umbral) y el valor máximo para todos los píxeles con un valor mayor. De esta manera, el resultado de la aplicación de este umbral es una imagen binaria que contiene píxeles negros y blancos; es por eso que a veces se utiliza el término binarización. El umbral hace posible destacar formas u objetos en una imagen. No obstante, la dificultad consiste en la selección del umbral a utilizar.
A continuación hay una imagen con 256 niveles de gris y el resultado de una operación de aplicación de umbrales con valores de 125 y 200 respectivamente:
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La curva tonal de la operación de aplicación del umbral es la siguiente:
A diferencia del "umbral simple", es posible definir dos niveles de umbral, que son el límite inferior y el superior respectivamente, y se utiliza el máximo valor para los píxeles que tienen un valor entre estos límites y cero para todos los otros valores:
Inversión (negativo)
La operación de inversión consiste en invertir los valores de los píxeles con respecto al promedio de los valores posibles, como su nombre lo indica. El resultado obtenido de llama negativo.
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La curva tonal de la operación de inversión de video es la siguiente:
