Procesamiento de Imágenes
Al adquirir una imagen con el telescopio y una CCD, solo hemos realizado una pequeña parte de todo el proceso de obtención de la misma. Dicha imagen será posteriormente objeto de una calibración, procesamiento, extracción de datos, etc.
Las imágenes astronómicas que los aficionados obtienen pueden tener dos finalidades; estéticas y científicas, con todo lo lúdico-festivo que puede sonar lo primero y todo lo ambicioso y casi pretencioso lo segundo. Esta primera clasificación da lugar a dos tipos de procesamiento digital de imágenes, el que tiene por objeto que la imagen muestre toda la belleza estética posible y el que pretende resaltar características útiles desde un punto de vista científico. Bien es cierto que existe un nexo de unión entre ambos y que, a veces, técnicas muy atractivas esteticamente también tienen aplicación a la hora de resaltar ciertos aspectos del objeto estelar.
Vamos a olvidar de momento dicha clasificación pues no podemos perder de vista que esto es una introducción al procesamiento digital de imágenes. Nada mas... y nada menos. Por tanto se han agrupado las diferentes técnicas prescindiendo de su ambito de uso.
Veamos cuales son las principales secciones en las que podemos agrupar las diferentes técnicas de procesamiento:
Técnicas en el dominio espectral
Técnicas en el dominio espacial
Transformaciones geométricas
Cambiar la geometría de la imagen es una operación que se realiza a menudo. Rotaciones, ampliaciones y reducciones, desplazamientos, etc son operaciones que tienen por objeto visualizar mejor una parte de la imagen, alinear dos imágenes para compararlas o componerlas, etc.
Los desplazamientos son movimientos lineales de los pixel a lo largo del eje X o Y. Es decir, cada pixel de coordenadas p(x,y) adquiere unas nuevas coordenadas p´(x+d, y) en el caso de un desplazamiento horizontal o p´(x, y+d) en el caso de ser vertical. Fundamentalmente, los desplazamientos se utilizan para alinear imágenes.
Una transformación geométrica derivada directamente de los desplazamientos son los mirrors (espejos). Un espejo vertical es permutar lo que esta arriba en la imagen por lo que esta en la parte inferior y viceversa. Mientras que un espejo horizontal es permutar lo que esta a la derecha por lo que esta en la izquierda y viceversa.
Las rotaciones son giros de la imagen efectuados siempre alrededor de un pixel que actua como eje, la nueva posición de cada uno de los pixels rotados se calcula de forma muy sencilla, lo que hace que sea una operación muy rápida. También es una operación útil a la hora de alinear imágenes, etc.
Con las rotaciones aparece el problema de la interpolación, es decir, cuando un pixel cambia de posición en un giro, se produce un solapamiento de pixels que hace necesario interpolar entre valores para determinar el valor final de cada pixel. Para ello se emplean diferentes métodos matemáticos, media, aproximaciones bilineales, bicúbicas, etc.
Filtrado espacial
Dentro de este apartado vamos a explicar en que consiste un filtrado espacial. Para comprender plenamente dicha explicación es necesario tener ciertos conocimientos sobre lo que es dominio espacial y lo que es dominio de la frecuencia.
Estamos acostumbrados a percibir las imágenes en el dominio espacial, es decir, una representación bidimensional de una realidad tridimensional que ha sido percibida bajo cierta perspectiva. Es usual referenciar la parte de arriba de la imagen, su izquierda, etc y a traves de estas referencias podemos indicar la posición de un objeto dentro de la imagen ya que cada punto de una imagen digital representa un cierto area del objeto fotografiado.
Sin embargo, una realidad tridimensional percibida desde un cierto punto en el espacio puede ser representada de otras formas, una de ellas es el dominio de la frecuencia, en el cual cada punto de la imagen no representa ningun area ni punto de ningun objeto, sino una cierta componente espectral de la realidad bidimensional que ofrece la tridimensional bajo una perspectiva concreta.
Que nadie se asuste, vamos a llevar todo esto a un lenguaje menos abstracto.
Una imagen tal y como nosotros la vemos tras ser adquirirda por el telescopio representa una realidad, por ejemplo, una galaxia en medio de un campo estelar. Por ejemplo, un cierto pixel de la imagen puede representar un cierto area de la galaxia. Pues bien, hay una representación de la imagen muy útil en tratamiento digital en la cual cada pixel representa otra cosa bien distinta.
Cierta transformación matemática denominada transformada de Fourier, permite descomponer una imagen en sus diferentes componentes en frecuencia o espectrales, dichas componentes representan ciertas relaciones matemáticas que existen entre los pixels de una imagen. El conjunto de componentes espectrales constituye la transformada de Fourier de la imagen. Las componentes de baja frecuencia representan las variaciones extensas de nivel, por ejemplo una variación del valor de fondo de cielo a lo largo de toda la imagen sería recogida en componentes de este tipo. Sin embargo, las componentes de alta frecuencia representan las variaciones locales a nivel de pocos pixels; bordes, ruido, etc.
Una imagen con transitos suaves del blanco al negro y sin grandes variaciones de un pixel a sus adyacentes se dice que tiene una gran cantidad de componentes en baja frecuencia, mientras que una imagen cuyos bordes sean acentuados y localmente muy contrastados, se dice que tiene mayoria de componentes de alta frecuencia.
Decimos que filtramos una imagen cuando eliminamos ciertas componentes espectrales de la imagen y permitimos que otras permanezcan en la imagen filtrada. De esta forma, podemos hacer que una imagen se aparezca mas suave (eliminando componentes de altas frecuencias), mas aspera (eliminando bajas frecuencias) o con menos ruido (eliminando las componentes en las que se concentra este), etc.
Cuando un filtrado tiene por objeto eliminar las componentes de alta frecuencia se dice que se aplica un filtro paso-bajo (deja pasar las frecuencias bajas), cuando se filtra eliminando las frecuencias bajas se dice que se ha empleado un filtro paso-alto (deja pasar la frecuencias altas).
Hablamos de filtrado espacial cuando efectuamos el filtrado basandonos en una imagen en el dominio espacial y obtenemos otra en este mismo. Para efectuar dicho filtrado, se emplean las máscaras espaciales, que son matrices (normalmente 3X3) cuyos coeficientes varian para realizar filtrados paso-bajo, paso-alto, etc. La máscara espacial se aplica a cada uno de los pixels de la imagen a filtrar, efectuando unos cálculos sencillos se determina el nuevo valor del pixel.
De esta forma con las mascaras espaciales realizamos filtrados que pueden suavizar la imagen, hacerla mas áspera, destacar los bordes, eliminar ruido, etc.
Operaciones aritméticas
Las operaciones aritméticas agrupan una serie de operaciones que normalmente implican a dos imágenes y que se efectuan pixel a pixel, es decir, operando el pixel de coordenadas (Xo, Yo) de una imagen con el homólogo de otra. Las operaciones más comunes son suma, resta, multiplicación y división.
La suma se emplea con objeto de de promediar imágenes y así reducir el ruido. La resta se emplea en la calibración (resta de cuadro oscuro) o en comparación de imágenes. La multiplicación y división se utiliza en calibración de nuevo, para corregir viñeteado o diferencias en la sensibilidad espacial del chip.
Las operaciones aritméticas son relativamente rápidas pues tan solo se han de realizar N x M operaciones, donde N es el ancho y M es el alto de la imagen en pixels.
De la misma forma se pueden realizar operaciones lógicas; AND, OR, XOR, etc con imágenes de forma que se pueden realizar máscaras para "tapar" ciertas area de una imagen, efectuar comparaciones, etc.
Unsharp Masking
..... ( muy pronto)