Resumen

Procesamiento de imágenes

El procesamiento digital de imágenes se distinguen dos niveles principales de manera general:

Procesamiento de imágenes a bajo nivel

Muy poco uso de conocimiento respecto al contenido de las imágenes.

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 alto nivel

Existe la capacidad de realizar toma de decisiones respecto al contenido de las imágenes.

Las herramientas para adquisición de imágenes, transforman la imagen visual de un objeto físico y sus características intrínsecas en un conjunto de datos digitalizados

Las herramientas para la adquisición de imágenes transforman la imagen visual de un objeto físico y sus características intrínsecas en un conjunto de datos digitalizados, usados para procesarla.

El procesamiento digital de imágenes tiene diversas aplicaciones y problemas:

·         Representación

·         Transformación

·         Modelado

·         Restauración

·         Reconstrucción

·         Análisis

·         Comprensión de datos

Filtros para la eliminación de ruido en las imágenes
Existen filtros para la eliminación de ruido en imágenes, Esto se detecta en un electrocardiograma como los cuadros que aparecen en el fondo de la imagene, asi como un pixel. Por eso se desarrollaron algoritmo parala restauracion de imagenes.

Filtro gaussiano

Este filtro tienen el inconveniente de que, además de remover el ruido, empana la imagen ocasionando perdida de los detalles mas finos. Es comúnmente utilizado en aplicaciones de detección de bordes y análisis de escala espacial.

Filtro de suavizado direccional (preservación de bordes)

La eliminación de ruido mediante suavizado distorsiona la información con respecto a los bordes. Para reducir el empañamiento de bordes al realizar el suavizado se puede usar un filtro de promediado direccional que se calcula en varias direcciones.

Filtro de suavizado conservador

Esta técnica de reducción del nivel de ruido 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 píxeles aislados con un valor muy alto o muy bajo.

Realce de contraste

Tiene como objetivo mejorar la calidad de las imágenes bajo ciertos criterios subjetivos del ojo humano. Normalmente esta técnica es utilizada como una etapa de 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. Este ruido es generalmente introducido en la imagen durante el proceso de conversión de analógico a digital como un efecto secundario de la conversión física de patrones de energía luminosa a patrones eléctricos.Se lleva a cabo mediante una cancelación de las variaciones más rápidas entre píxel y píxel. El ruido aparece de manera aleatoria a manera de puntos en la imagen, usualmente con valores bastante distintos a los vecinos más cercanos.

Filtro paso alto

Opera de la misma manera que el filtro paso bajo, mediante el análisis de los valores de cada píxel y cambiando estos de acuerdo a los valores de los píxeles vecinos. El efecto en este filtro es, sin embargo, el opuesto. En vez de obtener un suavizado de la imagen, el filtro paso alto realza detalles de la imagen. El uso de este filtro debe reservarse preferentemente a imágenes con muy poco ruido.

Filtro SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 

Este algoritmo es para la eliminación de ruido preserva la estructura de la imagen alisando únicamente sobre los píxeles 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 USAN (Univalue Segment Assimilating Nucleus).

Operaciones para la detección de errores

La detección de esquinas y líneas se basa en los operadores de detección de bordes, mismo que mediante el cálculo de primeras y segundas derivadas permiten determinar puntos de principal importancia para poder realizar las mediciones necesarias.

Al hablar de detección de bordes, el termino sugiere que la aplicación de un algoritmo con este propósito dará como resultado un contorno.

Animación por computadora

La animación es la simulación de un movimiento, creada por una serie de imágenes o cuadros. La animación por computadora se puede definir como un formato de presentación de información digital en movimiento a través de una secuencia de imágenes o cuadros creadas o generadas por la computadora.

Animación Basada en Cuadros

Para hacer una secuencia, se van filmando las imágenes cuadro por cuadro y luego estos se unen para formar la animación. Es posible formar bibliotecas de movimientos de cada parte del cuerpo de la animación para de esta forma combinarlas y hacer animaciones diferentes.

Animación Basada en Sprites

Se refiere a animaciones de objetos sobre fondos estáticos, es decir, lo que cambia son los personajes.

Key Framming

Se refiere a establecer posiciones en puntos específicos de tiempo en una animación y la parte intermedia la obtiene la computadora por medio de interpolación matemática.

Rotoscopiado

Se obtienen la posición y el ángulo de los puntos clave de imágenes reales y se trata de hacer converger los modelos en computadora con ellos.

Motion Control

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

Significa “pequeñas ondulaciones”. Esta técnica permite que en una sola imagen se compriman una gran cantidad de datos para que al acercarse a ella, se vayan viendo los detalles.

Técnicas de Pixar

El proceso que utiliza Pixar para crear sus animaciones se compone de cuatro etapas principales: Desarrollo (crear el guión de la historia), preproducción (se direccionan los retos técnicos), producción (creación de la película) y post producción (pulir los últimos detalles).