La imagen digital
Píxeles y resolución
La imagen se muele en una cuadrícula de píxeles, cada uno con una intensidad. La resolución —alto por ancho— fija cuánto detalle hay; aumentarla cuesta memoria y cómputo.
Canales de color
- Una imagen en gris es una sola matriz de intensidades.
- El color se suele descomponer en canales rojo, verde y azul apilados.
- Otros espacios como HSV separan tono, saturación y brillo, útiles para segmentar.
La imagen como tensor
Para el procesado, la imagen es un tensor de tres dimensiones: alto, ancho y canales. Casi toda operación visual se reduce a aritmética sobre ese array.
Ajustar brillo y contraste
Sumar a todos los píxeles aclara u oscurece; escalar los valores estira el contraste. Son transformaciones puntuales que no miran a los vecinos.
Filtrado por convolución
Un filtro desliza una pequeña matriz sobre la imagen combinando cada píxel con sus vecinos. Según el núcleo, desenfoca, realza bordes o suaviza ruido.
Desenfoque y nitidez
El desenfoque promedia vecindades y elimina detalle fino; la nitidez acentúa las diferencias locales. Son dos caras de jugar con el mismo mecanismo de convolución.
Detección de bordes
Filtros como Sobel o Canny resaltan donde la intensidad cambia bruscamente, revelando contornos. Es la puerta a tareas de segmentación y reconocimiento.
Transformaciones geométricas
Rotar, escalar, recortar o inclinar reubican píxeles mediante interpolación. Sirven para alinear imágenes y para aumentar datos creando variantes.
Histogramas
El histograma cuenta cómo se reparten las intensidades. Ecualizarlo redistribuye el contraste y saca detalle en imágenes demasiado claras u oscuras.
Errores frecuentes
- Ignorar el orden o el rango de los canales al mezclar bibliotecas y ver los colores cambiados.
- Aplicar filtros con los bordes mal rellenados y generar artefactos en los márgenes de la imagen.
- Olvidar que escalar o rotar interpola píxeles y degrada el detalle si se repite una y otra vez.
Ejemplo resuelto: recuperar una imagen oscura
Recibes una imagen muy oscura y casi no se ve nada. La recuperas paso a paso:
- Miras el histograma para confirmar que las intensidades se amontonan en lo bajo.
- Aplicas una transformación puntual para estirar el contraste.
- Ecualizas el histograma si el detalle sigue perdido en las sombras.
- Suavizas el ruido aparecido con un filtro de convolución.
- Comparas antes y después para no haber introducido artefactos.
¿Para qué sirve en la realidad?
Casi todo sistema de visión parte de imágenes imperfectas; saber leer y corregir esos arrays de píxeles es lo que permite que un modelo reciba entradas limpias y consistentes.
Una imagen a color en formato RGB se representa para su procesado como:
Un filtro de desenfoque combina cada píxel con sus vecinos mediante una convolución.
Imagen
Toca una tarjeta para ver la respuesta.
Ordena el flujo de procesar una imagen desde la captura:
Arrastra cada ficha a su categoría (o tócala y luego toca la categoría). También puedes usar el teclado.
Procesamiento digital de imágenesOperaciones fundamentales sobre imágenes.
Une cada operación con lo que hace sobre la imagen.
Ver es calcular sobre matrices
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- intensidad
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- Píxel
- rgb
- convolucion
- rotar
Espacios de colorCómo se organizan los canales de una imagen: RGB, HSV y otros.
Recibes imágenes médicas muy oscuras con detalle perdido. ¿Empezarías ecualizando el histograma, escalando el contraste o aplicando un filtro de bordes? Razona por qué.
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