El procesamiento de imágenes en el dominio del gradiente , también llamado edición de imágenes de Poisson , [1] es un tipo de procesamiento de imágenes digitales que opera directamente sobre las diferencias entre píxeles vecinos, en lugar de sobre los valores de los píxeles. Matemáticamente, un gradiente de imagen representa la derivada de una imagen, por lo que el objetivo del procesamiento en el dominio del gradiente es construir una nueva imagen mediante la integración del gradiente, lo que requiere resolver la ecuación de Poisson . [2]
El procesamiento de imágenes en el dominio del gradiente es un proceso de dos pasos. El primer paso es elegir un gradiente de imagen. Este suele extraerse de una o más imágenes y luego modificarse, pero también se puede obtener a través de otros medios. Por ejemplo, algunos investigadores han explorado las ventajas de que los usuarios pinten directamente en el dominio del gradiente, [3] mientras que otros han propuesto muestrear un gradiente directamente desde un sensor de cámara. [4] El segundo paso es resolver la ecuación de Poisson para encontrar una nueva imagen que pueda producir el gradiente del primer paso. A menudo no existe una solución exacta porque el campo de gradiente modificado ya no es conservador , por lo que se encuentra una imagen que se aproxime lo más posible al gradiente deseado.
El gradiente se obtiene de una imagen existente y se modifica para fines de edición de imágenes . Se pueden utilizar varios operadores, como la diferencia finita o Sobel , para encontrar el gradiente de una imagen dada. Este gradiente se puede manipular directamente para producir varios efectos diferentes cuando se resuelve la imagen resultante. Por ejemplo, si una constante uniforme escala el gradiente, da como resultado un filtro de nitidez simple. Se puede hacer un mejor filtro de nitidez escalando el gradiente solo en áreas consideradas importantes. [2] Otros usos incluyen la costura de imágenes sin costuras , [5] la eliminación de detalles no deseados de una imagen, [1] filtros de renderizado no fotorrealistas , [2] el desbloqueo de imágenes , [2] la capacidad de clonar sin costuras una parte de una imagen sobre otra de formas que son difíciles de lograr con técnicas convencionales de dominio de imagen, [1] e imágenes de alto rango dinámico [6] Estas técnicas de edición de dominio de gradiente también se pueden extender a imágenes en movimiento considerando un videoclip como un cubo de píxeles y resolviendo una ecuación de Poisson en 3D. [7]
La composición digital es una tarea habitual en la edición de imágenes en la que se pega una parte o la totalidad de una foto en otra. Tradicionalmente, esto se hace pegando los valores de píxeles de una imagen a otra. Un artista bien formado puede hacer una composición convincente utilizando técnicas tradicionales, pero normalmente requiere una corrección de color y un recorte de máscara que consumen mucho tiempo para que funcione. Alternativamente, el pegado se puede realizar en el dominio del gradiente: si se pegan las diferencias entre píxeles en lugar de los valores de píxeles reales, a veces se necesita mucha menos intervención del usuario para lograr un resultado limpio. El siguiente ejemplo demuestra el uso del procesamiento de imágenes en el dominio del gradiente para pegar de una imagen a otra sin problemas.
Observe que la mano y el ojo cambiaron de color ligeramente en la imagen reconstruida a partir del gradiente modificado. Esto sucedió porque el solucionador estaba configurado para encontrar la imagen completa. Sin embargo, es posible agregar restricciones para que solo se resuelva la sección pegada, dejando el resto de la imagen sin modificar. También vale la pena señalar que el gradiente que se muestra arriba representa la derivada de un solo canal de color (rojo) y se representó con colores que representan la fuerza y la dirección del gradiente. En la práctica, se encuentran dos imágenes de gradiente en escala de grises por canal de color, una que representa el cambio en x y la otra que representa el cambio en y . Cada canal de color se resuelve de forma independiente al reconstruir la imagen final.
