Resta de imágenes

Técnica de manipulación de imágenes digitales.

La resta de imágenes o la resta de píxeles o la imagen de diferencia es una técnica de procesamiento de imágenes mediante la cual el valor numérico digital de un píxel o de la imagen completa se resta de otra imagen y se genera una nueva imagen a partir del resultado. Esto se hace principalmente por una de dos razones: nivelar secciones desiguales de una imagen, como la mitad de una imagen que tiene una sombra, o detectar cambios entre dos imágenes. ^[1] Este método puede mostrar elementos en la imagen que han cambiado de posición, brillo, color o forma.

Para que esta técnica funcione, las dos imágenes primero deben alinearse espacialmente para que coincidan las características entre ellas, y sus valores fotométricos y funciones de dispersión de puntos deben ser compatibles, ya sea mediante una calibración cuidadosa o mediante un posprocesamiento (mediante mapeo de color ). La complejidad del preprocesamiento necesario antes de la diferenciación varía según el tipo de imagen, pero es esencial para garantizar una buena resta de características estáticas.

Esto se usa comúnmente en campos como la astronomía en el dominio del tiempo (conocida principalmente como imágenes de diferencias ) para encontrar objetos que fluctúan en brillo o se mueven. En las búsquedas automatizadas de asteroides u objetos del cinturón de Kuiper , el objetivo se mueve y estará en un lugar en una imagen, y en otro lugar en una imagen de referencia realizada una hora o un día después. Así, los algoritmos de procesamiento de imágenes pueden hacer que las estrellas fijas del fondo desaparezcan, dejando sólo el objetivo. ^[2] Han surgido distintas familias de técnicas de sustracción de imágenes astronómicas, que operan tanto en el espacio de la imagen ^{[3] [4]} como en el espacio de frecuencia, ^{[5] [6]} con distintas compensaciones tanto en la calidad de la resta como en el costo computacional. Estos algoritmos son la base de casi todos los estudios transitorios modernos (y futuros) ^{[7] [8]} y pueden permitir la detección incluso de supernovas débiles incrustadas en galaxias brillantes . Sin embargo, en imágenes astronómicas, quedan "residuos" significativos alrededor de fuentes brillantes y complejas, lo que requiere pasos algorítmicos adicionales para identificar candidatos (lo que se conoce como clasificación real-falsa).

La métrica de Hutchinson se puede utilizar para "medir la discrepancia entre dos imágenes para su uso en el procesamiento de imágenes fractales ". ^{[9] [10]}

Ver también

• Comparador de parpadeo
• Mate de diferencia
• Estabilización de imagen
• Sustracción de cuadros oscuros : donde se resta un cuadro neutro "en blanco" para reducir el ruido.
• Comparador de parpadeo
• Palomar Transient Factory : un estudio de campo amplio que utiliza la resta de imágenes

Referencias

1. Página de inicio de HIPR2 en la Facultad de Informática de la Universidad de Edimburgo
2. Procedimiento de resta de imágenes para asteroides débiles por Bruce Gary
3. Alard, C.; Lupton, RH (10 de agosto de 1998). "Un método para la resta óptima de imágenes". La revista astrofísica . 503 (1): 325–331. arXiv : astro-ph/9712287 . Código Bib : 1998ApJ...503..325A. doi :10.1086/305984. ISSN  0004-637X. S2CID  15582577.
4. Bramich, DM (mayo de 2008). "Un nuevo algoritmo para el análisis de imágenes diferenciales". Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society: cartas . 386 (1): L77-L81. arXiv : 0802.1273 . Código Bib : 2008MNRAS.386L..77B. doi : 10.1111/j.1745-3933.2008.00464.x . ISSN  1745-3925. S2CID  14178876.
5. Zackay, Barak; Ofek, Eran O.; Gal-Yam, Avishay (4 de octubre de 2016). "Resta de imágenes adecuada: detección transitoria óptima, fotometría y prueba de hipótesis". La revista astrofísica . 830 (1): 27. arXiv : 1601.02655 . Código Bib : 2016ApJ...830...27Z. doi : 10.3847/0004-637X/830/1/27 . ISSN  1538-4357.
6. Hu, Lei; Wang, Lifan; Chen, Xingzhuo; Yang, Jiawen (1 de septiembre de 2022). "Resta de imágenes en el espacio de Fourier". La revista astrofísica . 936 (2): 157. arXiv : 2109.09334 . Código Bib : 2022ApJ...936..157H. doi : 10.3847/1538-4357/ac7394 . ISSN  0004-637X.
7. Kessler, R.; Marriner, J.; Childress, M.; Covarrubias, R.; D'Andrea, CB; Finley, fiscal del distrito; Fischer, J.; Foley, RJ; Goldstein, D.; Gupta, RR; Kuehn, K.; Marcha, M.; Nichol, RC; Papadopoulos, A.; Sako, M. (6 de noviembre de 2015). "El canal de imágenes diferenciales para la búsqueda transitoria en el estudio de energía oscura". La Revista Astronómica . 150 (6): 172. arXiv : 1507.05137 . Código Bib : 2015AJ....150..172K. doi :10.1088/0004-6256/150/6/172. ISSN  1538-3881. S2CID  18310701.
8. Masci, Frank J.; Laher, Russ R.; Rusholme, Ben; Shupe, David L.; Novio, Steven; Surace, Jason; Jackson, Eduardo; Monkewitz, Serge; Beck, Ron; Flynn, David; Terek, Scott; Landry, Walter; Hacopianos, eugenos; Desai, Vandana; Howell, Justin (7 de diciembre de 2018). "La instalación transitoria de Zwicky: procesamiento de datos, productos y archivo". Publicaciones de la Sociedad Astronómica del Pacífico . 131 (995): 018003. arXiv : 1902.01872 . doi : 10.1088/1538-3873/aae8ac . ISSN  0004-6280. S2CID  119079815.
9. Cálculo eficiente de la métrica de Hutchinson entre imágenes digitalizadas resumen
10. MÉTRICA DE HUTCHINSON EN ANÁLISIS DE ADN FRACTAL: UN ENFOQUE DE RED NEURAL Archivado el 18 de agosto de 2011 en Wayback Machine .

enlaces externos

• Página web de Sussex Computer Vision: uso de información de movimiento en visión por computadora