La imagen computacional es un campo de la informática que reúne diversas técnicas relacionadas con la producción, el procesamiento, la indexación y la compresión de imágenes digitales. Una imagen digital es una representación binaria de una imagen, compuesta por una matriz de puntos llamados píxeles, que puede tener diferentes dimensiones ( espaciales, temporales, etc. ) y distintos niveles de codificación ( colores, escala de grises, etc. ).
Las imágenes por computadora tienen numerosas aplicaciones en diversos campos, como la síntesis de imágenes, la realidad virtual, la realidad aumentada, el modelado 3D, el procesamiento de imágenes , el procesamiento de video , la edición de video , la compresión , la visión por computadora , la recuperación de imágenes basada en contenido y los videojuegos .
En este artículo le presentaremos los principios básicos de la imagen por computadora, los tipos de imágenes digitales, los métodos de procesamiento y análisis de imágenes, así como las principales áreas de aplicación de esta tecnología .
¿Cuáles son los tipos de imágenes digitales?
La obtención de imágenes por computadora se basa en tres pasos principales: la adquisición , la transformación y la visualización de imágenes digitales .
La adquisición de imágenes digitales
La adquisición de imágenes digitales implica convertir una imagen analógica (por ejemplo, una fotografía o una escena real) en una imagen digital. Esto requiere dispositivos capaces de capturar la luz y transformarla en señales eléctricas, y posteriormente en datos binarios. Estos dispositivos se denominan sensores o convertidores analógico-digitales. Existen diferentes tipos de sensores según el tipo de imagen a adquirir ( imagen fija o en movimiento, imagen en color o en blanco y negro, etc.) y la aplicación (fotografía, vídeo, escaneo, termografía, etc.).
La transformación de las imágenes digitales
La transformación digital de imágenes implica la modificación de los datos binarios que representan la imagen para mejorar su calidad, extraer información relevante o crear nueva. Esto requiere el uso de programas informáticos que aplican algoritmos específicos para imágenes digitales. Estos programas se denominan software de procesamiento de imágenes o herramientas gráficas. Existen diferentes tipos de software de procesamiento de imágenes, según el tipo de transformación a realizar (corrección, filtrado, segmentación, detección de bordes, reconocimiento de patrones, etc.) y el área de aplicación ( retoque fotográfico, edición de vídeo, síntesis de imágenes , etc.).
Visualización de imágenes digitales
La visualización de imágenes digitales implica la visualización de la imagen digital en un medio adecuado, como una pantalla de ordenador, una impresora o un proyector. Esto requiere dispositivos capaces de convertir datos binarios en señales eléctricas u ópticas que estimulen los elementos del medio. Estos dispositivos se denominan convertidores digital-analógicos (DAC). diferentes tipos de DAC , según el tipo de medio utilizado (pantalla LCD, pantalla OLED, impresora de inyección de tinta, impresora láser, etc.) y el modo de visualización deseado (imagen 2D o 3D, imagen estereoscópica u holográfica, etc.).
¿Cuáles son los tipos de imágenes digitales?
Existen diferentes tipos de imágenes digitales, según cómo se codifiquen y organicen los píxeles. Se distinguen dos categorías principales: imágenes rasterizadas e imágenes vectoriales.
Imágenes de matriz
Las imágenes rasterizadas se componen de una cuadrícula de píxeles, cada uno con un valor que representa su nivel de color o escala de grises. Son ideales para representar imágenes realistas con detalles finos y sutiles matices de color. Además, son fáciles de manipular con software de edición de imágenes , que puede aplicar transformaciones píxel a píxel. Sin embargo, las imágenes rasterizadas también presentan inconvenientes: requieren mucho espacio de almacenamiento, son susceptibles al ruido y a artefactos de compresión, y pierden calidad al ampliarlas o reducirlas.
Existen varios formatos de archivo para almacenar imágenes rasterizadas, como JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF, etc. Estos formatos se clasifican según estén comprimidos o sin comprimir, y según sean con o sin pérdida. Un formato comprimido reduce el tamaño del archivo al eliminar información redundante o discreta. Un formato con pérdida elimina información que puede degradar la calidad de la imagen, mientras que un formato sin pérdida conserva toda la información.
Imágenes vectoriales
Las imágenes vectoriales están compuestas de objetos geométricos, como puntos, líneas, curvas, polígonos, etc., cada uno con atributos que definen su posición, forma, color, relleno, etc. Son ideales para representar imágenes simples con formas regulares y colores uniformes. También son fáciles de modificar con software de gráficos vectoriales , que permite aplicar transformaciones geométricas a los objetos. Además, las imágenes vectoriales tienen la ventaja de requerir poco espacio de almacenamiento, ser insensibles al ruido y la compresión, y mantener su calidad independientemente del nivel de zoom .
Existen varios formatos de archivo para almacenar imágenes vectoriales , como SVG, EPS, PDF, WMF, etc. Estos formatos se pueden clasificar como estándar o propietarios, y como compatibles con navegadores web. Un formato estándar se adhiere a un estándar abierto y puede ser leído por diversos programas de software. Un propietario pertenece a una empresa u organización y puede requerir un software específico para su lectura. Un formato compatible con navegadores puede mostrarse directamente en una página web sin necesidad de un complemento ni una aplicación externa .
¿Cuáles son los métodos para procesar y analizar imágenes digitales?
El procesamiento y análisis implica la aplicación de operaciones a imágenes digitales para mejorar su calidad, extraer información útil o crear nueva . Existen diferentes métodos para procesar y analizar imágenes digitales, según el tipo de imagen (ráster o vectorial), el dominio (espacial o frecuencial), el propósito ( corrección, filtrado, segmentación, detección de bordes, reconocimiento de patrones, etc. ) y el nivel (bajo, medio o alto).
Procesamiento y análisis de imágenes matriciales
El procesamiento y análisis de imágenes matriciales se puede realizar en dos dominios diferentes: el dominio espacial y el dominio de la frecuencia.
El dominio espacial
El dominio espacial corresponde al área donde se organizan los píxeles según su posición en la imagen . El procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas en el dominio espacial implica aplicar operaciones directamente a los valores de los píxeles, sin transformación previa . Estas operaciones pueden ser de varios tipos, como:
- Corrección , que tiene como objetivo mejorar la calidad de la imagen modificando parámetros como el brillo, el contraste, el balance de color, etc.
- Filtrado ciertos detalles de la imagen mediante el uso de máscaras o filtros que modifican los valores de los píxeles en función de sus vecinos.
- Segmentación en regiones homogéneas o significativas según criterios como el color, la textura, la intensidad, etc.
- Detección de bordes , que tiene como objetivo identificar los límites entre las regiones de la imagen utilizando operadores que calculan el gradiente o la variación en la intensidad de los píxeles.
- Reconocimiento de patrones , que tiene como objetivo identificar y clasificar los objetos presentes en la imagen utilizando técnicas como comparación de patrones, descripción de características, aprendizaje automático, etc.
El dominio de la frecuencia
El dominio de la frecuencia corresponde al área donde se organizan los píxeles según su frecuencia o periodicidad en la imagen. El procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas en el dominio de la frecuencia implica la aplicación de operaciones tras transformar la imagen del dominio espacial al dominio de la frecuencia. Esta transformación permite representar la imagen como una suma de funciones sinusoidales de diferentes frecuencias y amplitudes. Las funciones sinusoidales de baja frecuencia corresponden a las variaciones generales de la imagen, mientras que las de alta frecuencia corresponden a los detalles finos de la imagen. Las operaciones en el dominio de la frecuencia pueden ser de varios tipos, como:
- Compresión , que tiene como objetivo reducir el tamaño del archivo eliminando funciones sinusoidales que tienen poco impacto en la percepción visual de la imagen .
- Filtrado ciertos detalles de la imagen mediante el uso de filtros que modifican las amplitudes de las funciones sinusoidales en función de su frecuencia.
- La restauración tiene como objetivo mejorar la calidad de la imagen corrigiendo las distorsiones causadas por el sensor o el convertidor digital-analógico .
- Reconocimiento de patrones , que tiene como objetivo identificar y clasificar los objetos presentes en la imagen utilizando técnicas como la correlación cruzada, la transformada de Hough, la transformada wavelet, etc.
Procesamiento y análisis de imágenes vectoriales
El procesamiento y análisis de imágenes vectoriales implica la aplicación de operaciones a los objetos geométricos que componen la imagen. Estas operaciones pueden ser de varios tipos, como:
- Transformación geométrica , que tiene como objetivo modificar la posición, tamaño, orientación o forma de objetos geométricos utilizando matrices o funciones matemáticas.
- Coloración de objetos geométricos mediante atributos o degradados.
- La creación de objetos complejos , que tiene como objetivo combinar varios objetos geométricos simples mediante operaciones booleanas (unión, intersección, diferencia, etc.) u operaciones de deformación (curvatura, torsión, etc.).
- Rasterización en una imagen raster mediante el cálculo de los valores de los píxeles que corresponden a los objetos geométricos.
- Vectorización los contornos y regiones de la imagen y aproximándolos con objetos geométricos.
¿Cuáles son las principales áreas de aplicación de la obtención de imágenes por computadora?
La obtención de imágenes por computadora tiene muchas aplicaciones en diversos campos, que pueden agruparse en tres categorías principales: la creación, la comunicación y la comprensión de imágenes digitales .
La creación de imágenes digitales
La creación de imágenes digitales implica la producción de imágenes originales o la modificación de imágenes existentes con fines artísticos, recreativos o educativos. Las áreas de aplicación de la creación de imágenes digitales incluyen:
- Síntesis de imágenes , que consiste en generar imágenes a partir de modelos matemáticos o datos digitales, utilizando técnicas como trazado de rayos, renderizado no fotorrealista, generación procedimental, etc.
- Realidad virtual , que consiste en crear y simular un entorno inmersivo e interactivo en el que el usuario puede moverse y actuar, utilizando dispositivos como cascos de realidad virtual, guantes de datos, cintas de correr, etc.
- Realidad aumentada , que consiste en superponer elementos virtuales sobre una imagen real, mediante dispositivos como smartphones, tablets, gafas inteligentes, etc.
- Modelado 3D , que consiste en la creación y manipulación de objetos tridimensionales a partir de primitivas geométricas o nubes de puntos, utilizando software como Blender, Maya, SketchUp, etc.
- Edición de vídeo , que consiste en montar, cortar, modificar o añadir efectos a secuencias de vídeo, utilizando software como Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, etc.
- Videojuegos , que consisten en crear y jugar escenarios interactivos y lúdicos en los que el jugador controla uno o más personajes u objetos, utilizando plataformas como consolas de juegos, ordenadores, teléfonos inteligentes, etc.
Comunicación de imágenes digitales
La comunicación digital de imágenes implica la transmisión o difusión de imágenes a través de diversos medios o redes con fines informativos, publicitarios o sociales. Las áreas de aplicación de la comunicación digital de imágenes incluyen:
- Compresión redundante o apenas perceptible, con el fin de facilitar su almacenamiento o transmisión.
- Criptografía , que consiste en proteger las imágenes contra accesos no autorizados o modificaciones maliciosas, utilizando técnicas como el cifrado, la marca de agua digital, la firma digital, etc.
- Recuperación de imágenes basada en contenido , que consiste en encontrar imágenes similares o relevantes a una consulta textual o visual, utilizando técnicas como extracción de características visuales , indexación de palabras clave, similitud visual, clasificación por relevancia, etc.
- Reconocimiento facial , que consiste en identificar o verificar la identidad de una persona a partir de su rostro, utilizando técnicas como detección de puntos característicos, comparación de patrones, aprendizaje profundo, etc.
- Redes sociales , que consisten en compartir o comentar imágenes con otros usuarios, utilizando plataformas como Facebook, Instagram, Snapchat, etc.
Comprender las imágenes digitales
La comprensión implica el análisis o la interpretación de imágenes con fines científicos, médicos o industriales. Las áreas de aplicación de la comprensión de imágenes digitales incluyen:
- Visión por computadora , que consiste en simular la percepción visual humana y extraer información semántica o geométrica de las imágenes, utilizando técnicas como segmentación semántica, detección de objetos, seguimiento de movimiento, reconstrucción 3D, etc.
- Imágenes médicas , que consiste en producir o analizar imágenes del cuerpo humano con fines diagnósticos o de tratamiento, utilizando técnicas como la radiografía, la ecografía, la resonancia magnética, la tomografía , etc.
- Imágenes científicas , que consiste en producir o analizar imágenes de fenómenos naturales o artificiales con fines de investigación o exploración, utilizando técnicas como la microscopía, la espectroscopia, la teledetección, la astrofotografía, etc.
- Imágenes industriales , que consiste en producir o analizar imágenes de productos o procesos industriales con fines de control de calidad o seguridad, utilizando técnicas como visión artificial, ensayos no destructivos, termografía infrarroja, etc.
Conclusión
La creación de imágenes por computadora es un campo apasionante y en rápida evolución , que ofrece numerosas posibilidades para crear, comunicar y comprender imágenes digitales. Ya sea para entretenimiento, información o ciencia, imágenes por computadora permite la producción y manipulación de imágenes de una calidad y riqueza inigualables. Sin embargo, también plantea desafíos y cuestiones éticas, como el respeto a la privacidad, los derechos de autor y la veracidad de las imágenes. Por lo tanto, es importante aprender los principios y técnicas de la creación de imágenes por computadora, así como desarrollar un enfoque crítico y responsable respecto a las imágenes digitales. La inteligencia empresarial , por ejemplo, es una de las disciplinas que se basa en la creación de imágenes por computadora para analizar y visualizar conjuntos de datos complejos y de gran tamaño, con el fin de respaldar la toma de decisiones en diversos campos de aplicación.
