Procesamiento de Imágenes en Color y Escala de Grises

Tamaño del sensor, resolución y sensibilidad

• Un tamaño de sensor más pequeño se traduce en una mayor resolución.
• A su vez, esto genera una menor sensibilidad.

Vecindarios

• Se usan para analizar los píxeles y vokeles en un vecindario específico.
• Vecindarios de 4-conectado: Un píxel está conectado a sus cuatro vecinos inmediatos: arriba, abajo, izquierda y derecha.
• Vecindarios de 8-conectado: Un píxel está conectado a sus ocho vecinos, incluyendo los diagonales.
• Vecindarios de 26-conectado: Un vokel está conectado a sus 26 vecinos, incluyendo los de las caras, aristas y vértices.

Imágenes en color

• Cada canal de color en una imagen RGB (Rojo, Verde, Azul) tiene una profundidad de 8 bits (256 niveles de intensidad).
• Esto se aplica también al canal de calor.
• En total, una imagen tiene 28 canales (3 para RGB + 1 para el canal de calor).

Escala de grises

• Se usa en radiografías.
• El rango de colores en una escala de grises tiene profundidad de 8 bits (256 niveles de intensidad).

Representación de datos en imágenes

• Los valores reflejados replican las últimas dos columnas y fila de la imagen, pero reflejados en el eje vertical y horizontal.
• El acolchado envolvente replica el extremo opuesto de la imagen sin realizar una transposición.

Filtro de media

• Es un filtro que no pondera los valores del filtro, dándoles a todos el mismo peso.
• No suma los valores del filtro, para evitar que se escale la intensidad del procesamiento.
• Sirve para reducir el ruido aleatorio.
• Produce un efecto de desenfoque en la imagen, suavizando los bordes, los detalles finos y las áreas nítidas.
• También se conoce como un filtro de paso bajo.

Filtro Gaussiano

• Es un filtro que pondera los valores del filtro, priorizando los valores cercanos al centro.
• Crea un kernel de la imagen para suavizar la imagen.
• Funciona con una función gaussiana.

Transformación Exponencial

• Es la inversa de la transformación logarítmica.
• Se usa para expandir las regiones brillantes y comprimir las regiones oscuras.
• Equivale a una corrección de contraste para diferentes niveles de intensidad.
• Hace que los detalles en regiones más brillantes sean más prominentes.

Corrección Sigmoidea

• Asigna las intensidades de entrada a los valores de salida de forma suave y no lineal.
• Mejora el contraste, especialmente en el rango medio de la imagen.
• Es invariante a la rotación isotrópica.

Filtro de segunda derivada

• Introduce ruido en la imagen.
• Es necesario aplicar un filtro de suavizado gaussiano primero para reducir el ruido.

Laplaciano de Gauss (LoG)

• Combina el suavizado con la detección de bordes.
• Es un filtro de segunda derivada que se aplica a una imagen suavizada con un filtro gaussiano.

Diferencia de Gaussianas (DoG)

• No es un filtro de segunda derivada, sino una diferencia entre dos imágenes borrosas con diferentes niveles de desenfoque.
• Enfatiza los bordes al restar una imagen borrosa de otra.
• Es computacionalmente eficiente y efectivo para la detección de bordes.

Operaciones Morfológicas

• Son técnicas de procesamiento de imágenes que se centran en el análisis y manipulación de formas.
• Permiten:
  • Eliminar ruido.
  • Mejorar la estructura.
  • Limpiar ruido.
  • Rellenar huecos.
  • Definir límites.
  • Extraer características relevantes.

Este cuestionario abarca conceptos fundamentales sobre el tamaño del sensor, la resolución y la sensibilidad en imágenes. También explora los vecindarios en el análisis de píxeles y la importancia de los canales de color en imágenes RGB. Además, se discute el uso de la escala de grises en aplicaciones como radiografías.