El nombre de filtro se asocia con el procesamiento en el dominio de la frecuencia, donde filtrar hace referencia a permitir o suprimir determinadas componentes frecuenciales: pasa bajas, pasa medias, pasa bajas. Los objetivos principales cuando se pretende un procesamiento de imágenes a través de filtros son:
- Suavizar una imagen: permite reducir las variaciones o cambios intensos entre píxeles vecinos.
- Eliminar ruido: permite eliminar o atenuar aquellos píxeles cuyo niveles de intensidad son muy diferente al de sus vecinos.
- Realzar bordes: Realza los bordes que se ven en las imágenes. Por ej.: la imagen del Taj Mahal.
- Detectar bordes: Permite detectar los píxeles donde se producen cambios de intensidad.
Para el caso de un filtro pasa bajas, su efecto es de suavizar (blur-smooth) una imagen. Este procedimiento se puede llevar a cabo mediante la utilización de filtros espaciales, llamados máscaras, kernels, plantillas y ventanas. Existe una correspondencia 1 a 1 entre los filtros espaciales y los del dominio de la frecuencia. Sin embargo los primeros son más versátiles.
El mecanismo de un filtro consiste en usar un vecindario:
El filtrado crea un nuevo píxel con coordenadas iguales a las coordenadas del centro del vecindario y su valor es el resultado de la operación de filtrado.
Imagen de una ventana de convolución y un pixel resultante
Tipos de filtro
Filtro de suavizado: Son llamados también filtros de promedio o pasa bajas. Producen imágenes donde se reduce el ruido y cambios bruscos de intensidad, lo que da como resultado que las imágenes se tornen algo borrosas. Como desventaja tienen que es posible que se pierdan los bordes de las imágenes, porque corresponden a cambios bruscos y por consiguiente también se suavizan.
Filtros de orden estadístico: Son filtros no- lineales y su respuesta se basa en ordenar los píxeles que se encuentran en el área de análisis, es decir en la ventana de convolución. Lo integran el filtro de mediana, el cual reemplaza el píxel por la mediana de la ventana de convolución.
La siguiente tabla muestra el efecto de estos y de otros tipos de filtros:
| Tipo de filtro | Resultado/Efecto |
| Pasa bajas | Suavizado |
| Máximo | Aclarar |
| Mínimo | Oscurece |
| Mediana | Suaviza |
| Pasa altas | Realce |
Ruidos
El ruido en una imagen puede definirse como aquellos píxeles que distorsionan. Es cuando el valor de un píxel no corresponde a la realidad, y puede ser producto de una mala adquisición, interferencias, errores a la hora de transmitir bits de información o añadidos intencionalmente.
Tipos de ruido en Matlab
Ruido Gaussiano: Es un ruido que se distribuye uniformemente de acuerdo con los valores que se le asignen en la imagen. Puede verse como muchos píxeles.
Ruido sal y pimienta: Es más parecido a la distorsión o ruido, se distribuye menos uniforme.
Bibliografía
DESARROLLOMULTIMEDIA.ES. Ruido en la imagen [en línea]. <http://www.desarrollomultimedia.es/faq/ruido-imagen.html> [citado en julio 16 de 2010]
GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard. Digital Imagen Processing. Pearson-Prentice Hall. 3ra edición. 2008
WIKIPEDIA, LA ENCICLOPEDIA LIBRE. Procesamiento digital de imágenes [en línea]. <http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_digital_de_im%C3%A1genes> [citado en julio 16 de 2010]
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