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Resta de imagen

La sustracción de imágenes , la sustracción de píxeles o la obtención de imágenes por diferencia es una técnica de procesamiento de imágenes mediante la cual se resta el valor numérico digital de un píxel o de una imagen completa 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, primero se deben alinear espacialmente las dos imágenes para que coincidan las características entre ellas, y sus valores fotométricos y funciones de dispersión de puntos se deben hacer compatibles, ya sea mediante una calibración cuidadosa o mediante un posprocesamiento (utilizando el 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 sustracción de las características estáticas.

Esto se utiliza comúnmente en campos como la astronomía del dominio del tiempo (conocida principalmente como imágenes de diferencia ) para encontrar objetos que fluctúan en brillo o se mueven. En 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 hecha una hora o un día después. Por lo tanto, los algoritmos de procesamiento de imágenes pueden hacer que las estrellas fijas en el fondo desaparezcan, dejando solo el objetivo. [2] Han surgido distintas familias de técnicas de sustracción de imágenes astronómicas, que operan tanto en el espacio de imágenes [3] [4] como en el espacio de frecuencias, [5] [6] con distintas compensaciones tanto en la calidad de la sustracción como en el costo computacional. Estos algoritmos se encuentran en el corazón de casi todos los estudios transitorios modernos (y futuros) , [7] [8] y pueden permitir la detección de incluso supernovas débiles incrustadas en galaxias brillantes . Sin embargo, en las imágenes astronómicas, quedan 'residuos' significativos alrededor de fuentes brillantes y complejas, lo que requiere pasos algorítmicos adicionales para identificar candidatos (conocido como clasificación real-falso)

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]

Véase también

Referencias

  1. ^ Página de inicio de HIPR2 en la Facultad de Informática de la Universidad de Edimburgo
  2. ^ Procedimiento de sustracción de imágenes para asteroides débiles por Bruce Gary
  3. ^ Alard, C.; Lupton, RH (1998-08-10). "Un método para la sustracción óptima de imágenes". The Astrophysical Journal . 503 (1): 325–331. arXiv : astro-ph/9712287 . Bibcode :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". Monthly Notices of the Royal Astronomical Society: Letters . 386 (1): L77–L81. arXiv : 0802.1273 . Bibcode :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). "Sustracción de imágenes adecuada: detección transitoria óptima, fotometría y prueba de hipótesis". The Astrophysical Journal . 830 (1): 27. arXiv : 1601.02655 . Bibcode :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). "Sustracción de imágenes en el espacio de Fourier". The Astrophysical Journal . 936 (2): 157. arXiv : 2109.09334 . Código Bibliográfico :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, DA; Fischer, J.; Foley, RJ; Goldstein, D.; Gupta, RR; Kuehn, K.; Marcha, M.; Nichol, RC; Papadopoulos, A.; Sako, M. (6 de noviembre de 2015). "La línea de imágenes diferenciales para la búsqueda transitoria en el Dark Energy Survey". The Astronomical Journal . 150 (6): 172. arXiv : 1507.05137 . Código Bibliográfico :2015AJ....150..172K. doi :10.1088/0004-6256/150/6/172. ISSN  1538-3881. Número de identificación del sujeto  18310701.
  8. ^ Masci, Frank J.; Laher, Russ R.; Rusholme, Ben; Shupe, David L.; Groom, Steven; Surace, Jason; Jackson, Edward; Monkewitz, Serge; Beck, Ron; Flynn, David; Terek, Scott; Landry, Walter; Hacopians, Eugean; 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. ^ LA MÉTRICA DE HUTCHINSON EN EL ANÁLISIS DE ADN FRACTAL: UN ENFOQUE DE RED NEURONAL Archivado el 18 de agosto de 2011 en Wayback Machine .

Enlaces externos


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