El proceso digital de imágenes tiene una serie de técnicas para poder manipular los pixeles de una imagen. En un artículo pasado vimos la manera de ajustar el contraste a partir de estirar el histograma de frecuencias de valores de los pixeles en una imagen de tonos de gris. Cabe señalar que en una imagen de grises solamente puede haber 256 tonos diferentes, cuyas componentes de color son: (0,0,0) que es el negro; (1,1,1) que es menos negro… y así hasta (255,255,255), que es blanco.
Desafortunadamente el estirar el histograma no sirve cuando la diferencia entre el contraste mínimo y máximo es de 255, porque la fórmula para cada nuevo pixel sería: (TonoDeGris / 255) * 255, lo cual sería dividir entre 255 y multiplicar entre 255, lo que dejaría el resultado como el pixel original. Por ello, es necesaria otra técnica y ésta es lo que se llama la “ecualización de un histograma“.
Cuando uno “ecualiza” algo, por ejemplo, una señal de audio, lo que hacemos es que los bajos y los altos se igualen. En lo que se refiere a gráficas, cuando hay muchos pixeles oscuros entonces se reduce esa cantidad y si hay pocos pixeles claros, se incrementan estos.
Para “ecualizar” (o igualar) los valores del histograma, lo que tenemos que hacer es simplemente crear algo que se llama CDF (Cumulative Distribution Frequency), lo cual es simplemente un arreglo de 256 bytes que contienen la suma de los valores de las frecuencias de los valores previos. Por ejemplo, si tenemos valores de frecuencias para los tones de grises: 52 tenemos 1, 53 tenemos 3, 58 tenemos 2 y 59 tenemos 3, entonces el CDF será 1, 4, 6, 9, etcétera, para el CFD[52], CDF[58] y CDF[59]. Simplemente sumamos el valor actual con el anterior y listo. Teniendo este valor, solamente nos falta calcular la ecualización de cada pixel, la cual es una función como ésta, para cada pixel en la imagen: NuevoPixel = round(((CDF[R]-1) / CDF[255]) * 255).
Para ver si esto funciona, tomemos la siguiente imagen de Lena:
Y procesemos de acuerdo a lo que hemos dicho:
Puede observarse que la imagen se ecualizó y el contraste cambió significativamente. Nótese cómo el histograma “se estiró”, por decirlo de una manera.
Cabe señalar que esta técnica puede no ser necesariamente la mejor pero todo dependerá de qué queremos hacer y por qué queremos ecualizar una imagen.
A quien le interese este tema, escríbame a [email protected] y le enviaré el software ejecutable y el código fuente escrito en Delphi.