Procesamiento digital de imágenes

El procesamiento digital de imágenes es el conjunto de técnicas que se aplican a las imágenes digitales con el objetivo de mejorar la calidad o facilitar la búsqueda de información.

Proceso de filtrado

Es el conjunto de técnicas englobadas dentro del pre procesamiento de imágenes cuyo objetivo fundamental es obtener, a partir de una imagen origen, otra final cuyo resultado sea más adecuado para una aplicación específica mejorando ciertas características de la misma que posibilite efectuar operaciones del procesado sobre ella.

Los principales objetivos que se persiguen con la aplicación de filtros son:

• Suavizar la imagen: reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre píxeles vecinos.
• Eliminar ruido: eliminar aquellos píxeles cuyo nivel de intensidad es muy diferente al de sus vecinos y cuyo origen puede estar tanto en el proceso de adquisición de la imagen como en el de transmisión.
• Realzar bordes: destacar los bordes que se localizan en una imagen.
• Detectar bordes: detectar los píxeles donde se produce un cambio brusco en la función intensidad.

Por tanto, se consideran los filtros como operaciones que se aplican a los píxeles de una imagen digital para optimizarla, enfatizar cierta información o conseguir un efecto especial en ella.

El proceso de filtrado puede llevarse a cabo sobre los dominios de frecuencia y/o espacio.

Tipos

Existen básicamente tres tipos distintos de filtros que pueden aplicarse:

• Filtro paso bajo: atenúa las frecuencias altas y mantiene sin variaciones las bajas. El resultado en el dominio espacial es equivalente al de un filtro de suavizado, donde las altas frecuencias que son filtradas se corresponden con los cambios fuertes de intensidad. Consigue reducir el ruido suavizando las transiciones existentes.
• Filtro paso alto: atenúa las frecuencias bajas manteniendo invariables las frecuencias altas. Puesto que las altas frecuencias corresponden en las imágenes a cambios bruscos de densidad, este tipo de filtros es usado, porque entre otras ventajas, ofrece mejoras en la detección de bordes en el dominio espacial, ya que estos contienen gran cantidad de dichas frecuencias. Refuerza los contrastes que se encuentran en la imagen.
• Filtro paso banda: atenúa frecuencias muy altas o muy bajas manteniendo una banda de rango medio.

Ventajas

• Método simple y sencillo de implementar.
• Fácil asociación del concepto de frecuencia con ciertas características de la imagen; cambios de tonalidad suaves implican frecuencias bajas y cambios bruscos frecuencias altas.
• Proporciona flexibilidad en el diseño de soluciones de filtrado.
• Rapidez en el filtrado al utilizar el Teorema de la Convolución.

Desventajas[editar]

• Se necesitan conocimientos en varios campos para desarrollar una aplicación para el procesamiento de imágenes.
• El ruido no puede ser eliminado completamente.

Filtrado en el dominio del espacio

Las operaciones de filtrado se llevan a cabo directamente sobre los píxeles de la imagen. En este proceso se relaciona, para todos y cada uno de los puntos de la imagen, un conjunto de píxeles próximos al píxel objetivo con la finalidad de obtener una información útil, dependiente del tipo de filtro aplicado, que permita actuar sobre el píxel concreto en que se está llevando a cabo el proceso de filtrado para, de este modo, obtener mejoras sobre la imagen y/o datos que podrían ser utilizados en futuras acciones o procesos de trabajo sobre ella.

Los filtros en el dominio del espacio pueden clasificarse en:

• Filtros lineales (filtros basados en kernels o máscaras de convolución).
• Filtros no lineales.

El concepto de kernel se entiende como una matriz de coeficientes donde el entorno del punto (x,y) que se considera en la imagen para obtener g(x,y) está determinado por el tamaño y forma del kernel seleccionado. Aunque la forma y tamaño de esta matriz es variable y queda a elección de cada usuario, es común el uso de kernels cuadrados nxn. Dependiendo de la implementación, en los límites de la imagen se aplica un tratamiento especial (se asume un marco exterior de ceros o se repiten los valores del borde) o no se aplica ninguno. Es por ello, que el tipo de filtrado queda establecido por el contenido de dicho kernel utilizado. 

Ref:   http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_digital_de_im%C3%A1genes

Procesamiento digital de audio

El procesamiento digital de audio es un tipo de procesamiento digital de señales especializado en el tratamiento de la señal de audio.

Ventajas e inconvenientes de la digitalización

Una señal digital no es audible, ya que requiere ser decodificada antes de su reproducción. Sin embargo, la codificación y posterior descodificación de una señal digital para su audición tiene varias ventajas, aunque también algunos inconvenientes.

Ventajas

1. La señal discreta (digital) es más fácil de transmitir, almacenar o manipular (en el caso del sonido: editar, comprimir, etc).
2. La señal digital es inmune al ruido. La señal digital es menos sensible que la analógica a las interferencias, etc.
3. Se puede tomar una muestra de sonido y cambiar cualquiera de sus parámetros para generar un sonido diferente sin tener que recrearlo en la realidad. (Las aplicaciones de esta ventaja en la generación de efectos especiales es infinita).
4. La señal digital permite la multigeneración infinita sin pérdidas de calidad.
5. Ante la pérdida de cierta cantidad de información, la señal digital puede ser reconstruida gracias a los sistema de regeneración de señales (usados también para amplificarla, sin introducir distorsión). También cuenta, con sistemas de detección y corrección de errores que, por ejemplo, permiten introducir el valor de una muestra dañada, obteniendo el valor medio de las muestras adyacentes (interpolación).
6. La señal digital puede ser enviada a casi cualquier punto del planeta en cualquier momento a un muy bajo costo a través de internet y a partir de aquí puede ser reenviada a su remitente o a algún otro destino. Esto sin que la señal sufra variaciones o alteraciones de calidad severas.
7. Con el tiempo no se degrada

Inconvenientes

1. Se necesita una conversión analógica-digital previa y una decodificación posterior, en el momento de la recepción.
2. Hay una pérdida inherente de información al convertir la información continua en discreta. Por mínimo e insignificante que resulte siempre hay un error de cuantificación que impide que la señal digital sea exactamente equivalente a la analógica que la originó.
3. La señal digital requiere mayor ancho de banda para ser transmitida que la analógica. Además, requiere una sincronización precisa entre los tiempos del reloj de transmisor, con respecto a los del receptor. Un desfase, por mínimo que sea, cambia por completo la señal.
4. Si se utiliza compresión con pérdida, será imposible reconstruir la señal original.

Aplicaciones[

Ejemplos de aplicaciones del procesamiento digital de sonido se encuentran en aplicaciones musicales como ecualizadores digitales, efectos de sonido (distorsión,compresión, eco...), espacialización del sonido, códecs de audio,