Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

Sumario:
1. Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes
Técnicas de Filtrado
Técnicas de Sedimentación
Técnicas de Umbralización
2. Espacio de Color.


Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes.
El procesamiento digital de imágenes es el conjunto de técnicas que se aplican a las imágenes digitales con el objetivo de mejorar la calidad o facilitar la búsqueda de información.Técnicas de Filtrado
Es el conjunto de técnicas englobadas dentro del pre-procesamiento de imágenes cuyo objetivo fundamental es obtener, a partir de una imagen origen, otra final cuyo resultado sea más adecuado para una aplicación específica mejorando ciertas características de la misma que posibilite efectuar operaciones del procesado sobre ella.

Los principales objetivos que se persiguen con laaplicación de filtros son:

1. Suavizar la imagen: reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre píxeles vecinos.
2. Eliminar ruido: eliminar aquellos píxeles cuyo nivel de intensidad es muy diferente al de sus vecinos y cuyo origen puede estar tanto en el proceso de adquisición de la imagen como en el de transmisión.
3. Realzar bordes: destacar los bordes que se localizan en unaimagen.
4. Detectar bordes: detectar los píxeles donde se produce un cambio brusco en la función intensidad.

Por tanto, se consideran los filtros como operaciones que se aplican a los píxeles de una imagen digital para optimizarla, enfatizar cierta información o conseguir un efecto especial en ella.

El proceso de filtrado puede llevarse a cabo sobre los dominios de frecuencia y/o espacio.Técnicas de Sedimentación
La segmentación en el campo de la visión artificial es el proceso de dividir una imagen digital en varias partes (grupos de píxeles) u objetos. El objetivo de la segmentación es simplificar y/o cambiar la representación de una imagen en otra más significativa y más fácil de analizar. La segmentación se usa tanto para localizar objetos como para encontrar los límites de estosdentro de una imagen. Más precisamente, la segmentación de la imagen es el proceso de asignación de una etiqueta a cada píxel de la imagen de forma que los píxeles que compartan la misma etiqueta también tendrán ciertas características visuales similares.

El resultado de la segmentación de una imagen es un conjunto de segmentos que cubren en conjunto a toda la imagen, o un conjunto de lascurvas de nivel extraídas de la imagen (véase la detección de bordes). Cada uno de los píxeles de una región son similares en alguna característica, como el color, la intensidad o la textura. Regiones adyacentes son significativamente diferentes con respecto a la(s) misma(s) característica(s).

Aplicaciones
Algunas de las aplicaciones prácticas de la segmentación de imágenes son las siguientes:Pruebas médicas
Localización de tumores y otras patologías
Medida de volúmenes de tejido
Cirugía guiada por ordenador
Diagnóstico
Planificación del tratamiento
Estudio de la estructura anatómica
Localización de objetos en imágenes de satélite (teledetección).
Sensor de huella digital
Reconocimiento de caras
Reconocimiento de iris
Sistemas de control de tráfico
Visión por computador

Noexiste una solución general para el problema de la segmentación, a menudo se tienen que combinar varias técnicas para resolverlo eficazmente.

Algoritmos de Segmentación
Metodos de agrupamiento (Clustering)
Métodos basados en el histograma
Detección de bordes
Métodos de crecimiento de regiones
Método del conjunto de nivel
Métodos de particionamiento gráfico
Transformación divisoria(watershed)
Método del valor umbral (umbralización)
Segmentación basada en modelos
Segmentación multi-escala
Segmentación jerárquica de señales unidimensionales
Segmentación de imágenes y el boceto original
Segmentación Semi-automática
Redes neuronales de segmentación

Técnicas de Umbralización
La umbralización es una técnica importante en la segmentación de imágenes, usada...