La imagen por computadora es un campo de la informática que reúne diferentes técnicas relacionadas con la producción, procesamiento, indexación y compresión de imágenes digitales. Una imagen digital es una representación binaria de una imagen, formada por una matriz de puntos llamados píxeles, que pueden tener diferentes dimensiones ( espaciales, temporales, etc. ) y diferentes niveles de codificación ( colores, niveles de grises, etc. ).
La imagen computacional tiene multitud de aplicaciones en diversos campos, como la síntesis de imágenes, la realidad virtual, la realidad aumentada, el modelado 3D el procesamiento de imágenes procesamiento vídeo , la edición de vídeo , la compresión , la visión por ordenador imágenes por contenido o incluso los videojuegos .
En este artículo, le presentaremos los principios básicos de la generación de imágenes 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?
Las imágenes por computadora se basan en tres etapas principales: adquisición , transformación y visualización de imágenes digitales .
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. Para ello, debemos utilizar dispositivos capaces de captar la luz y transformarla en señales eléctricas y luego en datos binarios. Estos dispositivos se denominan sensores o convertidores analógico-digital. 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 según el campo de aplicación (fotografía, vídeo, escáner, cámara térmica, etc.). .).
Transformación de imágenes digitales.
La transformación de imágenes digitales consiste en modificar los datos binarios que representan la imagen, con el fin de mejorar su calidad, extraer información relevante o crear otras nuevas. Para ello, debes utilizar programas informáticos que apliquen algoritmos específicos a las imágenes digitales. Estos programas se denominan software de imágenes o herramientas gráficas. Existen diferentes tipos de software de imágenes, según el tipo de transformación a realizar (corrección, filtrado, segmentación, detección de bordes, reconocimiento de formas, etc.) y según el campo de aplicación (edición de fotografías, edición de vídeos, síntesis) . imagen , etcétera).
Ver imágenes digitales
Ver imágenes digitales implica mostrar la imagen digital en un medio adecuado, como una pantalla de computadora, una impresora o un proyector. Para ello es necesario utilizar dispositivos capaces de convertir datos binarios en señales eléctricas u ópticas que estimularán los elementos del soporte. Estos dispositivos se denominan convertidores de digital a analógico. Existen diferentes tipos de conversores de digital a analógico , según el tipo de soporte utilizado (pantalla LCD, pantalla OLED, impresora de inyección de tinta, impresora láser, etc.) y según el modo de visualización deseado (imagen 2D o 3D, imagen estereoscópica). u holográfico, etc.)
¿Cuáles son los tipos de imágenes digitales?
Existen diferentes tipos de imágenes digitales, dependiendo de cómo estén codificados y organizados los píxeles. Podemos distinguir dos categorías principales: imágenes rasterizadas e imágenes vectoriales.
Imágenes rasterizadas
Las imágenes rasterizadas son imágenes formadas por una cuadrícula de píxeles, cada uno de los cuales tiene un valor que representa su color o nivel de gris. Las imágenes rasterizadas son adecuadas para representar imágenes realistas, con detalles finos y matices de color. También son fáciles de manipular con software de imágenes , que puede aplicar transformaciones píxel por píxel. Sin embargo, las imágenes rasterizadas también tienen desventajas: ocupan mucho espacio en la memoria, son susceptibles al ruido y a los artefactos de compresión, y pierden calidad cuando se amplían o reducen.
Existen diferentes formatos de archivo para almacenar imágenes rasterizadas, como J PEG, PNG, GIF, BMP, TIFF, etc. Estos formatos se pueden clasificar según estén comprimidos o sin comprimir y si tienen o no pérdidas. Un formato comprimido reduce el tamaño del archivo eliminando cierta información redundante o apenas perceptible. Un formato con pérdida elimina información que puede alterar la calidad de la imagen, mientras que un formato sin pérdida conserva toda la información.
Imágenes vectoriales
Las imágenes vectoriales son imágenes formadas por objetos geométricos, como puntos, líneas, curvas, polígonos, etc., cada objeto de los cuales tiene atributos que definen su posición, forma, color, relleno, etc. Las imágenes vectoriales son adecuadas para representar imágenes simples , con formas regulares y colores uniformes. También son fáciles de modificar con software de dibujo vectorial , que puede aplicar transformaciones geométricas a los objetos. Además, las imágenes vectoriales tienen la ventaja de ocupar poco espacio en la memoria, ser insensibles al ruido y la compresión y mantener su calidad independientemente del nivel de zoom .
Existen diferentes formatos de archivos para almacenar imágenes vectoriales , como SVG, EPS, PDF, WMF, etc. Estos formatos se pueden clasificar según sean estándar o propietarios y si son compatibles o no con los navegadores web. Un formato estándar es un formato que sigue un estándar abierto y puede ser leído por diferentes software. Un formato propietario es aquel que pertenece a una empresa u organización y puede requerir un software específico para reproducirse. Un formato compatible con el navegador web es aquel que se puede mostrar directamente en una página web sin necesidad de un complemento o aplicación externa .
¿Cuáles son los métodos de procesamiento y análisis de imágenes digitales?
El procesamiento y análisis de imágenes digitales consiste en aplicar operaciones a las imágenes digitales con el fin de mejorar su calidad, extraer información útil o crear otras nuevas . Existen diferentes métodos de procesamiento y análisis de imágenes digitales, según el tipo de imagen (matriz o vectorial), el dominio (espacial o frecuencial), la finalidad (corrección, filtrado, segmentación, detección de bordes, reconocimiento de formas, etc. ) y el nivel (nivel bajo, nivel medio o nivel alto).
Procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas.
El procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas se puede realizar en dos dominios diferentes: el dominio espacial y el dominio de frecuencia.
El dominio espacial
El dominio espacial corresponde al dominio en el que se ordenan los píxeles según su posición en la imagen . El procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas en el dominio espacial consiste en aplicar operaciones directamente sobre los valores de los píxeles, sin pasar por una transformación previa . Estas operaciones pueden ser de diferentes tipos, como por ejemplo:
- Corrección , que tiene como objetivo mejorar la calidad de la imagen cambiando parámetros como brillo, contraste, balance de color, etc.
- Filtrado , que tiene como objetivo reducir el ruido o acentuar ciertos detalles en la imagen mediante el uso de máscaras o filtros que modifican los valores de los píxeles en función de sus vecinos.
- Segmentación o significativas según criterios como color, textura, intensidad, etc.
- Detección de bordes , que tiene como objetivo identificar límites entre regiones de la imagen mediante operadores que calculan el gradiente o variación en la intensidad de los píxeles.
- Reconocimiento de patrones , que tiene como objetivo identificar y clasificar objetos presentes en la imagen mediante técnicas como comparación de patrones, descripción de características, aprendizaje automático, etc.
El dominio de la frecuencia
El dominio de la frecuencia corresponde al dominio en el que se ordenan los píxeles según su frecuencia o su periodicidad en la imagen. El procesamiento y análisis de imágenes rasterizadas en el dominio de la frecuencia implica la aplicación de operaciones después de 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 variaciones generales de la imagen, mientras que las funciones sinusoidales de alta frecuencia corresponden a detalles finos de la imagen. Las operaciones en el dominio de la frecuencia pueden ser de diferentes tipos, como por ejemplo:
- 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 , que tiene como objetivo reducir el ruido o acentuar determinados detalles de la imagen mediante el uso de filtros que modifican las amplitudes de las funciones sinusoidales en función de su frecuencia.
- Restauración , que tiene como objetivo mejorar la calidad de la imagen corrigiendo las distorsiones provocadas por el sensor o conversor digital-analógico .
- Reconocimiento de patrones , que tiene como objetivo identificar y clasificar objetos presentes en la imagen mediante técnicas como correlación cruzada, transformada de Hough, transformada wavelet, etc.
Procesamiento y análisis de imágenes vectoriales.
El procesamiento y análisis de imágenes vectoriales consiste en aplicar operaciones a los objetos geométricos que componen la imagen. Estas operaciones pueden ser de diferentes tipos, como por ejemplo:
- Transformación geométrica , que tiene como objetivo cambiar la posición, tamaño, orientación o forma de objetos geométricos mediante matrices o funciones matemáticas.
- Coloración , que tiene como objetivo cambiar el color o relleno 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.) o operaciones de deformación (curvatura, torsión, etc.).
- Rasterización , que tiene como objetivo convertir una imagen vectorial en una imagen rasterizada calculando los valores de píxeles que corresponden a objetos geométricos.
- Vectorización , que tiene como objetivo convertir una imagen rasterizada en una imagen vectorial detectando los contornos y regiones de la imagen y acercándolos con objetos geométricos.
¿Cuáles son las principales áreas de aplicación de la imagen computacional?
Las imágenes por computadora tienen muchas aplicaciones en diversos campos, que se pueden agrupar en tres grandes categorías: la creación, comunicación y comprensión de imágenes digitales .
Creando imágenes digitales
La creación de imágenes digitales consiste en producir imágenes originales o modificar imágenes existentes con fines artísticos, recreativos o educativos. Las áreas de aplicación para la creación de imágenes digitales incluyen:
- Síntesis de imágenes , que implica generar imágenes a partir de modelos matemáticos o datos digitales, utilizando técnicas como ray tracing, 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 el casco de realidad virtual, el guante de datos, la cinta de correr, etc.
- Realidad aumentada , que consiste en la superposición de elementos virtuales sobre una imagen real, utilizando dispositivos como smartphones, tablets, gafas conectadas, etc.
- Modelado 3D , que consiste en crear y manipular objetos tridimensionales a partir de primitivas geométricas o nubes de puntos, utilizando software como Blender, Maya, SketchUp, etc.
- Edición de video , que implica ensamblar, cortar, modificar o agregar efectos a secuencias de video, utilizando software como Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, etc.
- Videojuegos , que consisten en crear y jugar escenarios interactivos y divertidos en los que el jugador controla uno o más personajes u objetos, utilizando plataformas como la videoconsola, computadora, teléfono inteligente, etc.
Comunicación de imagen digital.
La comunicación de imágenes digitales consiste en transmitir o difundir imágenes a través de diferentes medios o redes, con fines informativos, publicitarios o sociales. Las áreas de aplicación de la comunicación de imágenes digitales incluyen:
- Compresión almacenamiento o transmisión.
- Criptografía , que consiste en proteger las imágenes de accesos no autorizados o modificaciones maliciosas, utilizando técnicas como cifrado, marcas de agua digitales, firma digital, etc.
- Búsqueda 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, ranking 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 analizar o interpretar imágenes con fines científicos, médicos o industriales. Las áreas de aplicación para la comprensión de imágenes digitales incluyen:
- Visión por ordenador , 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.
- Imagenología médica , que consiste en producir o analizar imágenes del cuerpo humano con fines de diagnóstico o tratamiento, utilizando técnicas como la radiografía, la ecografía, la resonancia magnética, la tomografía , etc.
- Imagen científica , que consiste en producir o analizar imágenes de fenómenos naturales o artificiales con fines de investigación o exploración, utilizando técnicas como microscopía, espectroscopia, teledetección, astrofotografía, etc.
- Imagen industrial , que implica 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 imagen computacional es un campo apasionante y en evolución que ofrece muchas posibilidades para crear, comunicar y comprender imágenes digitales. Ya sea para entretenimiento, información o ciencia, las imágenes por computadora permiten producir y manipular imágenes de una calidad y riqueza incomparables. Sin embargo, las imágenes por computadora también plantean desafíos y cuestiones éticas, como el respeto a la privacidad, los derechos de autor o la veracidad de las imágenes. Por tanto, es importante formarse en los principios y técnicas de la imagen por ordenador, pero también desarrollar una mentalidad crítica y responsable al tratar con imágenes digitales. La inteligencia empresarial , por ejemplo, es una de las disciplinas que se basa en imágenes computacionales para analizar y visualizar datos complejos y de gran tamaño, para ayudar en la toma de decisiones en diversas áreas de aplicación.
