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
Ordena el flujo de procesar una imagen desde la captura:
Captura
Puntear
Filtrar
Geometria
Procesamiento digital de imágenes
Operaciones fundamentales sobre imágenes.
Une cada operación con lo que hace sobre la imagen.
Ver es calcular sobre matrices
# La imagen digital ## Píxel ### intensidad ### resolución ## Canales ### rgb ### hsv ## Filtros ### convolucion ### bordes y desenfoque ## Geometría ### rotar ### escalar ### recortar
Espacios de color
Cómo 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.