1. Filtrado: Utilizado para mejorar o suprimir ciertas características en una imagen.
* Filtrado lineal (convolución): Aplica un núcleo (matriz pequeña) a cada píxel y sus vecinos para realizar operaciones como desenfoque (por ejemplo, desenfoque gaussiano), afilado, detección de bordes (por ejemplo, Sobel, Laplacian) y reducción de ruido (por ejemplo, filtro medio, filtro medio). Muy versátil y computacionalmente eficiente.
* Filtrado no lineal: Maneja el ruido y los valores atípicos de manera más efectiva que el filtrado lineal en algunos casos. Los ejemplos incluyen filtrado mediano (reemplaza un píxel con el valor medio de sus vecinos), filtrado bilateral (conserva los bordes mientras se suaviza) y el filtrado morfológico (por ejemplo, erosión, dilatación).
2. Transformación: Modifica la representación de la imagen para el análisis o la manipulación.
* Transformación de Fourier: Convierte una imagen del dominio espacial al dominio de frecuencia, revelando componentes de frecuencia y habilitando operaciones como filtrar frecuencias altas o bajas para la reducción o afilado de ruido.
* transformación wavelet: Ofrece una mejor localización en dominios espaciales y de frecuencia en comparación con la transformación de Fourier, por lo que es útil para la compresión de imágenes y la extracción de características.
* Hough Transform: Se utiliza para detectar líneas y curvas en imágenes representándolas en un espacio de parámetros.
3. Segmentación: Participa una imagen en regiones significativas basadas en características como la intensidad, el color o la textura.
* umbral: Método simple para separar el primer plano del fondo basado en valores de intensidad.
* Región en crecimiento: Comienza con un píxel de semillas y expande la región en función de los criterios de similitud.
* Detección de borde (mencionada anteriormente en filtrado): Identifica los límites entre regiones.
* Algoritmo de cuenca: Trata la imagen como una superficie topográfica y separa regiones basadas en cuencas.
* Clustering (k-means, etc.): Grupo píxeles basados en características en grupos distintos que representan diferentes segmentos.
4. Extracción de características: Extrae características significativas de una imagen para su posterior procesamiento o clasificación.
* histogramas: Resume la distribución de intensidad en una imagen.
* Características del borde: Información sobre bordes (ubicación, orientación, fuerza).
* Características de textura: Cuantifica la disposición espacial de las intensidades (por ejemplo, características de Haralick, filtros Gabor).
* Sift (transformación de características invariantes de escala), Surf (características robustas aceleradas): Detectores de características y descriptores robustos para el reconocimiento de objetos y la coincidencia de imágenes.
5. Aprendizaje profundo: Aprovecha redes neuronales artificiales para varias tareas de procesamiento de imágenes. Este es un campo en rápida evolución, y están surgiendo muchas técnicas.
* Redes neuronales convolucionales (CNNS): Excelente para la clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación y otras tareas. Aprenden automáticamente las características de los datos.
* Redes adversas generativas (Gans): Utilizado para la generación de imágenes, mejora e interpago.
En resumen, la "mejor" técnica depende en gran medida de sus objetivos específicos. Una tarea simple solo puede necesitar un filtrado básico, mientras que una tarea compleja como la conducción autónoma puede requerir una combinación de técnicas sofisticadas de todas las categorías anteriores, incluido el aprendizaje profundo. Debe considerar la complejidad computacional, los requisitos de precisión y la naturaleza de los datos de la imagen al elegir su enfoque.