Informática aplicada. Unidad 4: Procesamiento de Imágenes Digitales: Subsistema de procesado.

Por objetivos:

El procesamiento de imágenes digitales o filtro de imagen en radiología implica una serie de técnicas y herramientas que permiten mejorar la calidad y utilidad de las imágenes médicas. Los objetivos principales de este procesamiento son la reconstrucción, la mejora, la segmentación, el análisis, y la comprensión/codificación de las imágenes. A continuación se detallan estos procesos:

1. Reconstrucción

La reconstrucción de imágenes se refiere a la transformación de datos obtenidos por distintos sistemas de imagen, como la tomografía computarizada o la resonancia magnética, en representaciones visuales claras y comprensibles, ya sean bidimensionales o tridimensionales. Este proceso es esencial en modalidades que recopilan datos volumétricos dispersos o incompletos, como lecturas de radiación, y los convierten en imágenes 2D o 3D para su análisis, o sea transforman los datos brutos en imágenes detalladas. A través de algoritmos matemáticos avanzados, como la reconstrucción iterativa, se puede mejorar la calidad de las imágenes, permitiendo una mayor precisión diagnóstica con dosis de radiación más bajas.

El procesamiento de imágenes digitales implica el uso de algoritmos para crear, procesar, comunicar y visualizar imágenes digitales. Este subsistema se encarga de convertir señales de un sensor de imágenes en imágenes digitales, mejorar la claridad, eliminar el ruido, extraer características y preparar imágenes para su visualización o impresión. 

• Procesamiento por Objetivos: El procesamiento por objetivos en imágenes digitales se refiere a la aplicación de técnicas específicas para mejorar la calidad de la imagen o facilitar la búsqueda de información. Esto incluye suavizar la imagen, eliminar ruido, realzar bordes y detectar bordes.

• Reconstrucción: La reconstrucción de imágenes implica la creación de imágenes bidimensionales o tridimensionales a partir de datos dispersos o incompletos, como las lecturas de radiación adquiridas durante un estudio de imágenes médicas3. En la tomografía computarizada, esto se logra mediante algoritmos matemáticos que transforman los datos brutos en imágenes detalladas
• Mejora: La mejora de imágenes digitales utiliza algoritmos para aumentar la resolución, mejorar la nitidez, eliminar el ruido y potenciar los colores. Herramientas como PicWish y Artguru permiten realizar estas mejoras de manera automática utilizando inteligencia artificial.
• Segmentación: La segmentación de imágenes es una técnica que divide una imagen digital en distintos grupos de píxeles para facilitar la detección de objetos y otras tareas relacionadas. Esto se logra mediante el análisis de características visuales de cada píxel, como el color o el brillo.
• Análisis: El análisis de imágenes digitales incluye técnicas como el mejoramiento de contraste, filtrado espacial y en frecuencia, morfología matemática, segmentación, descripción y representación, y clasificación de imágenes. Estas técnicas se aplican para extraer información útil o cuantificable a partir de imágenes.
• Comprensión/Codificación: La comprensión y codificación de imágenes digitales implica la transformación de una matriz de píxeles en una secuencia de bits que puede ser almacenada, transmitida y procesada por dispositivos electrónicos. Esto incluye técnicas de compresión para reducir el tamaño de los archivos sin perder calidad significativa.

• Por Dominio de la Operación: Se refiere a las operaciones realizadas sobre las imágenes digitales, como la mejora de la claridad, eliminación de ruido, y extracción de características específicas.
• Dominio de Coordenadas en el Espacio: Las imágenes digitales se representan en una matriz de píxeles, donde cada píxel tiene una coordenada espacial. Las operaciones en este dominio incluyen transformaciones geométricas y filtrado espacial.
• Dominio de Coordenadas en las Frecuencias: Utiliza la Transformada de Fourier para convertir las imágenes del dominio espacial al dominio de las frecuencias. Esto permite aplicar filtros de frecuencia para mejorar o modificar la imagen.