Procesamiento de imágenes
Se distinguen dos niveles principales de manera general según la norma [DIP-IAU,2000]
· Procesamiento de imágenes a bajo nivel
- Muy poco de conocimiento respecto al contenido de las imagines.
- Comúnmente se reconoce una secuencia de cuatro para el procesamiento a bajo nivel. Adquisición de la imagen, pre-procesamiento, segmentación de la imagen, descripción y clasificación de objetos.
-
· Entendimiento de imágenes a alto nivel
- Existe la capacidad de realizar toma de decisiones respecto al contenido de imágenes.
El objetivo de este trabajo usa las herramientas descritas para el procesamiento de imágenes de bajo nivel, pero sin embargo su alcance llega hasta el nivel de entendimiento al aplicar la toma de decisiones basada en las características obtenidas a partir de las imágenes.
Para poder realizar mediciones en las imágenes se requiere que sus características estén bien definidas, los bordes bien delimitados y el color y brillo sean uniformes.
Las herramientas para la adquisición de imágenes digitalizan una imagen visual de un objeto físico. Para poder así procesarla.
El procesamiento digital cuenta con diversas aplicaciones y problemas:
- Representación
- Transformación
- Modelado
- Restauración
- Reconstrucción
- Análisis
- Compresión de datos
Eliminación de ruido en las imágenes
El concepto de ruido se definió como datos o resultados intermedios que no son interesantes para la computación que se pretende llevar a cabo.
Hoy en día existen vasta cantidad de algoritmos que se ocupan de eliminar el ruido. Algunos de los que se mencionaran a continuación son de los más comunes y utilizados.
Las técnicas de filtraje son transformaciones de la imagen pixel a pixel, que no dependen solamente del nivel gris de un determinado pixel, sino también del valor de los niveles de gris en los pixeles vecinos de la imagen original.
El proceso de filtraje se realiza utilizando matrices denominadas mascaras, que son aplicadas sobre la imagen.
Filtro Gaussiano
Este filtro implementa mascaras que intentan imitar la forma de una gaussiana:
G(x,y) = 
, donde x, y son las coordenadas de la imagen y sigma una desviación estándar de la probabilidad de distribución asociada.
, donde x, y son las coordenadas de la imagen y sigma una desviación estándar de la probabilidad de distribución asociada.Este filtro tiene el inconveniente de que, además de remover el ruido, empaña la imagen ocasionando perdida de os detalles más finos.
El filtro gaussiano es comúnmente utilizado en aplicaciones de detección de bordes y análisis de escala espacial.
Filtro mediana (rango de vecindades)
El objetivo del filtro mediana es reducir el empañamiento de los bordes. Este filtro reemplaza el pixel actualmente analizado en la imagen por la mediana del brillo con respecto a los vecinos mas cercanos. Este filtro tiene la ventaja de no ser afectado por pixeles individuales ruidosos.
Filtro de suavizado direccional
La eliminación de ruido mediante suavizado distorsiona la información con respecto a los bordes.
Filtro de suavizado conservador
Esta técnica emplea un algoritmo de filtración simple y rápido que sacrifica su poder de eliminación de ruido a cambio de preservar el detalle espacial de la frecuencia en una imagen removiendo pixeles aislados con un valor muy alto o muy bajo.
Realce de contraste
La técnica consiste en mejorar la calidad de las imágenes bajo ciertos criterios subjetivos del ojo humano. Normalmente se utiliza en el pre-procesamiento para sistemas de reconocimiento de patrones.
Filtro paso bajo
Es un tipo de filtro de suavizado empleado para remover ruido de alta frecuencia espacial en una imagen digital. Se lleva a cabo mediante una cancelación de las variaciones mas rápidas entre pixel y pixel. El ruido aparece de manera aleatoria a manera de puntos en la imagen, usualmente con valores bastante distintos al os vecinos cercanos.
Filtro paso alto
Opera de la misma manera que el filtro de paso bajo, mediante análisis de los valores de cada pixel y cambiando estos de acuerdo a los valores de pixeles vecinos. El efecto de este filtro es, sin embargo, el opuesto. En vez de obtener suavizado de la imagen, el filtro paso alto realza detalles de la imagen.
Filtro SUSAN (smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)
Este algoritmo preserva la estructura de la imagen alisando únicamente sobre los pixeles que se encuentran dentro de la región del pixel analizado (pixel central) tomando un excedente del promedio de los pixeles en la localidad que cae dentro del SUSAN, siendo este el núcleo circular de pixeles utilizado para el cálculo matemático del nuevo valor pixel central.
Este filtro integra los mejores aspectos de reducción e ruidos existentes incluyendo la preservación de bordes, arrojando, por consiguiente, resultados bastante aceptables.
Animación por computadora.
Una animación es la simulación de movimiento, creada atraves de la corrida de una serie de imágenes o cuadros a cierta velocidad. Las caricaturas son un ejemplo sencillo de esto.
La animación por computadora se puede definir como la presentación de información digital a través de una secuencia de imágenes o cuadros creadas o generadas por la computadora. Se utiliza ampliamente en los videojuegos y películas.
Hay una diferencia entre un video y una animación:
En el video el movimiento se toma de manera continua y es descompuesto en cuadros, la animación parta varias imágenes estáticas y las une para crear la ilusión de movimiento continuo .
Animación 3D
Las computadoras nos permiten crear escenas tridimensionales, esto quiere decir que, a diferencia de la animación dibujada a mano, en una escena animada por computadora es posible cambiar el angulo de cámara y con esto, ver otra parte de la escena. John Lasseter de Pixar fue una de las primeras personas en crear animación por computadora.
Otra ventaja de la animación por computadora, es que se pueden reutilizar partes de la animación por separado.
Animación en el cine
La industria del cine es una de las que mas estudios sobre animación por computadora ha hecho, tanto en efectos visuales como en películas totalmente animadas por computadora. Los estudios de animación Pixar crearon en conjunto con estudios Disney la primera película animada completamente por computadora llamada: Toy Story. Esta además gano el premio de la academia en 1995.
Otros estudios famosos que también producen películas con animación por computadora son Dream Works SKG. Estos estudios fueron creados en 1994 por Steven Spielberg, Jeffrey Katzenberg y David Geffen.
Técnicas de animación
Algunas técnicas que se utilizan en la animación tradicional son la de animación con acetatos, la animación basada en cuadros y la animación en sprite.
· Animación basada en cuadros:
Es una de las mas utilizadas. Una película contiene 24 cuadros por segundo, para hacer una secuencia, se van filmando las imágenes cuadro por cuadro y luego se unen para conformar una animación.
· Animación basada en sprites
Esta animación se refiere a animaciones de objetos sobre fondos estáticos, es decir; lo que cambia son los personajes. Esta técnica es aplicada en los videojuegos. Con el paso del tiempo se han creado nuevas técnicas como Key framing, rotoscopiado, motion control y wavelets.
- Key framing:
El key framing se refiere a establecer posiciones en puntos específicos de tiempo en una animación y la parte intermediaria la obtiene la computadora por medio de la interpolación matemática.
- Rotoscopiado:
Consiste en una forma más elaborada de key framing. En este caso se obtienen la posición y el ángulo de los puntos clave de imágenes reales y se trata de converger los modelos en computadora con ellos.
- Motion Control:
Esta técnica consiste en obtener posiciones clave de manera automática a partir de un actor real por medio de dispositivos que se conectan a su cuerpo.
- Wavelets:
Esta técnica permite que en una sola imagen se compriman una gran cantidad de datos para acercarse a ella, se vayan viendo los detalles.
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