Introducción al procesamiento de imágenes digitales

El procesamiento de imágenes digitales es un proceso para realizar algoritmos de procesamiento de imágenes en imágenes digitales. El procesamiento digital de imágenes contiene el procesamiento de imágenes, como leer, analizar y manipular una imagen, y realizar cualquier tipo de operación en la misma, como mejorar la representación de la información de una imagen, procesar los datos de la imagen para su almacenamiento, transmisión y representación. El procesamiento de imagen digital se utiliza en proyectos que se ocupan de la clasificación, extracción de características, reconocimiento de patrones, etc. Las técnicas que se utilizan en el procesamiento de imágenes digitales son edición de imágenes, restauración de imágenes, filtrado lineal, pixelación, coincidencia de características de puntos, análisis de componentes principales, análisis de componentes independientes etc.

¿Qué es una imagen?

Una imagen se representa como una función F (a, b) que es bidimensional donde a y b son las coordenadas espaciales o planas. El rango de 'F' en cualquier punto de (a, b) se llama intensidad de la imagen en ese punto. Si a, by los valores de f son finitos, se dice que la imagen es una imagen digital. Una imagen digital consiste en píxeles que tienen ubicaciones y valores particulares. El valor del píxel ha oscilado entre 0 y 255.

Ejemplo:

La figura a continuación muestra una imagen y los píxeles correspondientes de un punto

Imagen y sus píxeles

Explicar el procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes se define como una técnica para mejorar las imágenes en bruto capturadas utilizando diversos sensores de visión para diversas aplicaciones, como imágenes médicas, industria cinematográfica, transporte inteligente, etc. Para aplicar técnicas de procesamiento de imágenes, el primer paso es digitalizar la imagen en un archivo de imagen . Además, los métodos deben aplicarse para reorganizar las partes de la imagen, para mejorar la separación del color y mejorar la calidad.

Ejemplo: la aplicación médica utiliza técnicas de procesamiento de imágenes para mejorar la imagen, en tomografía y en operaciones de simulación. La tomografía es un método utilizado para la fotografía de rayos X.

Tipos de imagen

  • La imagen que contiene solo elementos de dos píxeles que son 1 y 0, donde 1 representa el color blanco y 0 representa el color negro se llama imagen binaria o monocromo.
  • La imagen que consiste en el único color blanco y negro se llama imagen en blanco y negro.
  • Hay una 'imagen de formato de color de 8 bits' que tiene 256 tonos de colores diferentes y generalmente se conoce como imagen en escala de grises. En esto, 0 representa Negro, 127 representa gris y 255 representa blanco.
  • Otro es el 'formato de color de 16 bits' que tiene 65.536 colores diferentes. En este formato, la distribución del color es diferente de la imagen en escala de grises.

Un formato de 16 bits se segrega aún más en tres formatos que son Rojo, Verde y Azul abreviado como formato RGB.

Representación de imagen

La imagen se representa como una matriz o matriz de píxeles cuadrados dispuestos en filas y columnas. Matlab es una muy buena plataforma para recuperar, leer y procesar imágenes. Tiene una caja de herramientas de procesamiento de imágenes también. Se sabe que la imagen se exhibe como columnas y filas como se representa a continuación:

Esta ecuación es la representación de matriz de una imagen digital en la que cada elemento se llama píxel.

Ejemplo: para leer una imagen, tenemos que usar el siguiente comando en MatLab

i=imread('F:\image.jpg.webp');

Después de ejecutar este comando, la imagen se guardará en la variable I como una matriz o matriz tridimensional como se muestra en la figura a continuación. La matriz tiene un tamaño de 225X224X3. Tiene diferentes valores de píxeles que van de 0 a 255.

Representación en matriz de una imagen

Después de mostrar la imagen con el siguiente comando:

show(i)

También podemos ver los valores de píxeles de un punto en particular como se muestra en la figura a continuación. Muestra la posición del píxel puntiagudo como (X, Y) y valores de RGB que son detalles de color rojo, verde y azul.

Posición de píxel y valores RGB

En MatLab, las diversas funciones se pueden realizar en imágenes como leer, mostrar, cambiar el tamaño, rotar, agudizar, agregar ruido, eliminar ruido, filtración, detección de bordes, detección de esquinas, mapeo y muchos más.

Fases del procesamiento de imágenes

  1. Adquisición: la adquisición de imágenes se define como la recuperación o recuperación de una imagen utilizando cualquier tipo de sensores de visión. El trabajo principal implica la conversión de escala y color que es RGB a gris o gris a RGB
  2. Mejora de la imagen: la mejora de la imagen consiste en mejorar la calidad de una imagen al enfocar o iluminar la imagen. Esto se está haciendo para identificar fácilmente sus características.
  3. Restauración de imagen: la restauración de imagen trata con la eliminación de ruido o el efecto de desenfoque de una imagen para mejorar su legibilidad.
  4. Procesamiento de múltiples resoluciones y wavelets: utilizando estas técnicas, las imágenes se pueden representar en varios grados.
  5. Compresión de imagen: la compresión de imagen se ocupa del tamaño o la resolución de la imagen. Se aplica a la imagen para reducir el costo de almacenamiento y transmisión.
  6. Detección y reconocimiento de objetos: es detectar y reconocer la imagen y asignar su etiqueta real mediante la detección de las características de una imagen.

Aplicación de procesamiento de imagen digital

  • La aplicación más famosa y útil del procesamiento de imágenes son las redes neuronales profundas. Las redes neuronales profundas son las redes que se pueden entrenar y probar para diversos fines utilizando datos de imágenes. En esto, la imagen en bruto está generalmente disponible. Los datos de la imagen deben procesarse previamente primero y luego pueden usarse para fines de capacitación. PAG
  • El reprocesamiento de la imagen incluye la reducción del ruido, la eliminación del efecto de desenfoque, la ecualización de intensidad con FFT y mucho más. Se deben extraer características adicionales de los datos de imagen y se puede capacitar el uso de esas funciones de red. Esta red puede ser entrenada para clasificar cualquier tipo de datos como tráfico, caras, escenas, etc.
  • El resultado de la red depende del tipo y la calidad de los datos de imagen que se han utilizado para la capacitación. Hay muchas redes disponibles en línea como AleNet, GoogleNet, VGG, etc. que han sido capacitadas en varios tipos de imágenes.

Conclusión

En esto, solo se ha discutido la parte introductoria del procesamiento de imágenes. El procesamiento de imágenes es muy amplio en el escenario actual. Por ejemplo, hay una variedad de filtros que se pueden aplicar a la imagen. Existen muchas técnicas que se pueden aplicar a la imagen para diversos fines, como la detección y clasificación de objetos, la localización de escenas, el reconocimiento de rostros, el reconocimiento de patrones, etc.

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Esta es una guía para el procesamiento de imágenes digitales. Aquí discutimos la Introducción, Qué es una imagen, Tipos de imagen y las Aplicaciones del Procesamiento de Imagen Digital. También puede consultar nuestros otros artículos relacionados para obtener más información:

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Big Data