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sustracción de imágenes

La sustracción de imágenes , sustracción de píxeles o imagen diferencial es una técnica de procesamiento de imágenes que consiste en restar el valor numérico digital de un píxel...

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La sustracción de imágenes , sustracción de píxeles o imagen diferencial es una técnica de procesamiento de imágenes que consiste en restar el valor numérico digital de un píxel o de la imagen completa a otra imagen, generando una nueva imagen a partir del resultado. Esto se realiza principalmente por dos razones: nivelar secciones irregulares de una imagen, como una sombra en la mitad de la misma, o detectar cambios entre dos imágenes. [ 1 ] Este método permite visualizar elementos de la imagen que han cambiado de posición, brillo, color o forma.

Para que esta técnica funcione, primero deben alinearse espacialmente las dos imágenes para que coincidan sus características, y sus valores fotométricos y funciones de dispersión de punto deben ser compatibles, ya sea mediante una calibración precisa o mediante un procesamiento posterior (utilizando 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 usa comúnmente en campos como la astronomía de dominio temporal (conocida principalmente como imagen diferencial ) 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 tomada una hora o un día después. Por lo tanto, los algoritmos de procesamiento de imágenes pueden hacer desaparecer las estrellas fijas en el fondo, dejando solo 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 sustracción como en el costo computacional. Estos algoritmos son el núcleo 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 la obtención de imágenes astronómicas, permanecen importantes "residuos" alrededor de fuentes brillantes y complejas, lo que requiere pasos algorítmicos adicionales para identificar candidatos (conocido 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 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Página principal de HIPR2 en la Escuela 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 de diferencia" . 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 (2016-10-04). "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 (2022-09-01). "Image Subtraction in Fourier Space" . The Astrophysical Journal . 936 (2): 157. arXiv : 2109.09334 . Bibcode : 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. (2015-11-06). "The Difference Imaging Pipeline for the Transient Search in the Dark Energy Survey" . The Astronomical Journal . 150 (6): 172. arXiv : 1507.05137 . Bibcode : 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.; Groom, Steven; Surace, Jason; Jackson, Edward; Monkewitz, Serge; Beck, Ron; Flynn, David; Terek, Scott; Landry, Walter; Hacopians, Eugean; Desai, Vandana; Howell, Justin (2018-12-07). "The Zwicky Transient Facility: Data Processing, Products, and Archive" . Publications of the Astronomical Society of the Pacific . 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 EL ANÁLISIS DE ADN FRACTAL: UN ENFOQUE DE RED NEURONAL Archivado el 18 de agosto de 2011 en Wayback Machine
  • Página web de Sussex Computer Vision: Uso de la información de movimiento en la visión por computadora.