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A continuación describimos una serie de métodos destinados a mejorar la calidad visual de las imágenes. Estas técnicas y tecnologías abordan una variedad de defectos, algunos de los cuales pueden corregirse mediante programación utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes clásicos, mientras que otros requieren capacidades sofisticadas de redes neuronales. Utilizando servicios en línea, algunas imágenes se pueden mejorar de forma gratuita, pero los casos complejos pueden requerir software profesional o una suscripción.

Preprocesamiento de imágenes

Este es el primer paso para mejorar la imagen. Este paso implica normalizar los datos de la imagen para prepararlos para su posterior procesamiento. Componentes típicos del pretratamiento:

1. Conversión de escala de grises : muchos algoritmos de mejora de imágenes funcionan en imágenes de un solo canal. Convertir una imagen en color a escala de grises simplifica los pasos de procesamiento posteriores.

2. Reducción de ruido : el ruido o las fluctuaciones aleatorias en los valores de los píxeles pueden degradar la calidad de la imagen. Los algoritmos de eliminación de ruido, como el desenfoque gaussiano o el filtrado de mediana, así como algoritmos más complejos para encontrar pequeñas distorsiones repetidas, ayudan a reducir estas fluctuaciones no deseadas.

3. Ecualización de histograma : esta técnica mejora el contraste de una imagen distribuyendo los valores de intensidad que ocurren con más frecuencia. Mejora los detalles en las áreas claras y oscuras de la imagen y establece el centro del equilibrio de luz en el punto más alto para que la cantidad de píxeles más claros y más oscuros que el futuro medio sea aproximadamente igual.

Técnicas espaciales

Estos métodos manipulan directamente los valores de los píxeles para mejorar la calidad de la imagen. Son eficaces para determinados tipos de defectos:

1. Nitidez : mejora los bordes de los objetos en una imagen, haciendo que sus límites parezcan más claros. Para mejorar la nitidez, se utilizan habitualmente técnicas como el filtro laplaciano o el enmascaramiento de falta de nitidez.

2. Antialiasing : reduce los detalles finos y el ruido promediando los valores de los píxeles del área circundante. Los métodos comunes incluyen el desenfoque gaussiano y el filtrado bidireccional.

3. Corrección de contraste : mejora las diferencias entre las áreas claras y oscuras. La ampliación del contraste lineal y la ecualización adaptativa del histograma son métodos típicos utilizados para el ajuste del contraste.

Métodos de frecuencia

Estas técnicas funcionan con la transformada de Fourier. Estos métodos son útiles para eliminar el ruido periódico y mejorar ciertos componentes de frecuencia:

1. Transformada de Fourier : la conversión de una imagen al dominio de la frecuencia permite manipular sus componentes de frecuencia. Los filtros de paso bajo pueden reducir el ruido de alta frecuencia, mientras que los filtros de paso alto pueden mejorar los bordes y los detalles finos.

2. Transformada Wavelet : esta técnica proporciona análisis de imágenes en múltiples resoluciones. Es especialmente útil para la reducción y compresión de ruido, lo que le permite mejorar selectivamente las características de la imagen en diferentes escalas.

Restauración de imagen

Restaurando la imagen original desde su versión degradada. Para ello se suelen utilizar métodos de filtrado inverso y deconvolución:

1. Filtrado inverso : este es un intento de revertir el efecto de una función de degradación conocida. Por ejemplo, si una imagen está borrosa debido a un movimiento conocido, el filtrado inverso puede ayudar a restaurar la nitidez.

2. Filtrado Wiener : esta técnica equilibra la reducción de ruido y la preservación de los detalles de la imagen. Es especialmente eficaz cuando se conocen las características de degradación y ruido, como en el caso de la compresión Jpeg.

Defectos corregibles por software

Algunos defectos de la imagen se pueden corregir eficazmente utilizando algoritmos tradicionales:

1. Ruido gaussiano : Este tipo de ruido se puede reducir utilizando filtros como el desenfoque gaussiano o el filtrado de mediana.

2. Desenfoque de movimiento : el desenfoque de movimiento prominente se puede reducir parcialmente mediante técnicas de deconvolución como el filtrado de Wiener.

3. Iluminación desigual : la ecualización del histograma y la ampliación del contraste pueden corregir la iluminación desigual.

Defectos que requieren el uso de redes neuronales.

Las redes neuronales se enfrentan bien a problemas complejos de mejora de imágenes que son difíciles de resolver utilizando métodos tradicionales, pero debe entenderse que el objetivo de las redes neuronales es reponer datos generándolos y la imagen resultante puede no corresponder al original (perdido). original total o parcialmente.

1. Súper resolución : las redes neuronales pueden generar imágenes de alta resolución a partir de datos fuente de baja resolución, mejorando los detalles más allá de las capacidades de los métodos de interpolación tradicionales.

2. Incrustación de imágenes : las redes neuronales pueden completar partes faltantes o dañadas de una imagen, utilizando información sobre los píxeles circundantes para crear contenido creíble.

3. Colorización : convertir imágenes en escala de grises a color requiere comprender el contexto y la semántica de la escena, una tarea muy adecuada para las redes neuronales.

4. Desenfoque : si bien algunos tipos de desenfoque se pueden solucionar mediante filtrado inverso, el desenfoque de movimiento complejo a menudo requiere las capacidades sofisticadas de las redes neuronales para restaurar con precisión la nitidez.

Arquitecturas de redes neuronales

Varias arquitecturas de redes neuronales han demostrado ser eficaces en tareas de mejora de imágenes:

1. Redes neuronales convolucionales : ampliamente utilizadas para una variedad de tareas de procesamiento de imágenes, incluida la eliminación de ruido, la ampliación (aumento efectivo de la resolución) y la pintura.

2. Redes generativas adversarias (GAN) : las GAN constan de dos redes, un generador y un discriminador, que compiten entre sí para producir imágenes realistas. Son especialmente efectivos para crear imágenes de alta calidad y completar partes faltantes.

3. Codificadores automáticos : estas redes codifican una imagen en una representación de dimensiones inferiores y luego la decodifican a su resolución original. Los codificadores automáticos variacionales (VAE) añaden un elemento probabilístico, lo que los hace útiles para generar mejoras de imagen variadas y plausibles.

Algoritmo de mejora de imagen paso a paso

La combinación de métodos tradicionales con enfoques de redes neuronales nos permite obtener un algoritmo confiable de mejora de imágenes:

1. Procesamiento de imágenes : Si es necesario, escala la imagen en escala de grises y aplica técnicas de reducción de ruido.
2. Aplique técnicas de procesamiento espacial : utilice técnicas de ajuste de nitidez, suavizado y contraste para mejorar las características clave de la imagen.
3. Transformada en el dominio de la frecuencia : aplique transformadas de Fourier o transformadas wavelet para eliminar el ruido periódico y mejorar componentes de frecuencia específicos.
4. Restauración de imágenes : Uso de filtrado inverso o Wiener para corregir degradaciones conocidas.
5. Mejora con redes neuronales : los modelos de redes neuronales entrenados se utilizan para resolver problemas complejos como superresolución, impregnación, coloración y desenfoque.

Cada técnica tiene como objetivo eliminar determinados tipos de defectos de la imagen, proporcionando una mejora integral. Los métodos tradicionales son eficaces para solucionar defectos simples, mientras que las redes neuronales proporcionan el procesamiento complejo y el refinamiento necesarios para resolver problemas más complejos. Este enfoque integral proporciona una mejora de imágenes de alta calidad adecuada para una amplia gama de aplicaciones.