Codificación de Imágenes: Espacios de Color, Digitalización y Compresión

Codificación de Imagen

Espacios de Color

Los espacios de color se basan en los dispositivos productores de color o en la percepción del color.

• RGB: Representa las intensidades de rojo, verde y azul.
• HSB (HSV): Utiliza coordenadas cilíndricas. Tono (Hue) es el color dominante (0-360º). Saturación es la intensidad del color. Brillo (Value) es la cantidad de gris. Permite la transformación entre HSB y RGB.
• CMYK: Representa cyan, magenta, amarillo y negro. Basado en la reflexión de la luz. La conversión de CMYK a RGB no es reversible.
• YUV: Y representa la luminiscencia (blanco y negro). UV representan las diferencias de color (crominancias). Considera la percepción humana, con ancho de banda reducido para la crominancia. Permite la transformación entre RGB y YUV.

Ventajas de la Digitalización de Señales Analógicas

• Protección frente a ruidos.
• Facilidad para encriptar señales.
• Aumento del ancho de banda.
• Posibilidad de procesar digitalmente los datos.
• Mayor estandarización en campos como el video.

Adquisición

Ventajas de la Representación Digital de la Información

• Mejor calidad y menor coste de los servicios.
• Fidelidad: Inmunidad al ruido e interferencias.
• Fiabilidad: No sufre degradaciones en la calidad al ser manipulada (multigeneración).
• Flexibilidad de procesamiento: Almacenamiento, transmisión y recepción por ordenadores y redes. Posibilidad de aplicar tratamiento digital de la información.
• Rapidez de acceso en el almacenamiento.

Procesado

1. Restauración de Imágenes

Eliminación o reducción de degradaciones, modelado, filtro de restauración-Wiener, interpolación, enfoque y corrección de distorsiones geométricas.

2. Análisis de Imágenes

Empleo de medidas cuantitativas para la descripción de la imagen, extracción de características, segmentación y clasificación.

3. Reconstrucción de Imágenes

Para reconstruir un objeto n-dimensional se necesitan n-1 proyecciones. Incluye la transformada de Radon, geometrías de adquisición, método de reconstrucción y pre y post procesado.

4. Compresión de Imágenes

Reducción del número de bits sin pérdida aparente, tanto para imágenes fijas como en movimiento.

5. Compresión Imagen/Video

Minimización del número de unidades que llevan información y reducción de la señal de video digital. Se basa en dos principios: Redundancia estadística y espectral (la redundancia estadística se debe a la alta correlación espacio-temporal entre muestras adyacentes, la redundancia espectral es consecuencia del submuestreo) y las propiedades del sistema visual humano (la visibilidad del ruido varía con el nivel de brillo, y una elevada actividad espacio-temporal tiende a enmascarar la degradación).

Compresión de la Imagen

1. Codificación de Fuente

• Sin pérdidas (Reversible): No incluye cuantificación, grado de compresión bajo y no garantizado (ejemplo: ZIP).
• Con pérdidas: Grado de compresión deseado a cambio de cierta pérdida de información. No es reversible ya que incluye cuantificador. La calidad decodificada depende del grado de compresión (ejemplo: codificación predictiva).