6- Operaciones de filtrado
6.1- Aplicar una máscara de enfoque
Abrir una imagen de 16 ó 48 bits
Aplicar el comando Masque flou (Unsharp mask) del menú Traitement (Processing)
de la barra de herramientas. Aparecerá la siguiente ventana
donde podemos probar distintos valores de los parámetros:
Éste es el resultado:
Para reducir el realce excesivo de
los bordes, característica típica de los filtros
paso-altos, seleccionar la casilla Bord (Edge) y probar con distintos valores:
Éste es ahora el resultado:
6.2- Ondículas (wavelets)
El comando Ondelettes (Wavelet) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas permite realizar un filtraje preciso de la imagen, de tipo paso-banda. El filtro actúa selectivamente sobre ciertas frecuencias espaciales.
El comando Ondelettes (Wavelet) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas permite realizar un filtraje preciso de la imagen, de tipo paso-banda. El filtro actúa selectivamente sobre ciertas frecuencias espaciales.
6.3- Filtro paso-alto y paso-bajo
Abrir una imagen y seleccionar el comando Filtre passe-haut (High-pass filter) (filtro paso-alto) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas. Actuar sobre el cursor para aumentar el nivel de detalle.
Abrir una imagen y seleccionar el comando Filtre passe-haut (High-pass filter) (filtro paso-alto) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas. Actuar sobre el cursor para aumentar el nivel de detalle.
o desde la consola con el comando CRISP
>CRISP 0.17
y para reducir el detalle o suavizar la imagen usaremos el comando Filtre passe-bas (Low-pass filter) (filtro paso-bajo) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas.
>CRISP 0.17
y para reducir el detalle o suavizar la imagen usaremos el comando Filtre passe-bas (Low-pass filter) (filtro paso-bajo) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas.
o desde la consola con el comando BLUR
>BLUR 0.43
6.4- Desenfoque gausiano
La aplicación de un filtro gausiano puede ser muy importante en imágenes astronómicas porque reproduce el desenfoque producido por el sistema óptico. El filtro gausiano crea una imagen muy suavizada o desenfocada, pero paradójicamente puede usarse mediante ciertos algoritmos para rescatar detalles de la imagen (la máscara de enfoque es un ejemplo).
Seleccionar Filtre gaussien (Gaussian filter) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas y aplicar un valor al parámetro Sigma. Un valor 0 no produce ningún efecto y un valor grande produce un desenfoque muy acusado. Veamos el efecto en la imagen de M51con un valor de Sigma = 10
>BLUR 0.43
6.4- Desenfoque gausiano
La aplicación de un filtro gausiano puede ser muy importante en imágenes astronómicas porque reproduce el desenfoque producido por el sistema óptico. El filtro gausiano crea una imagen muy suavizada o desenfocada, pero paradójicamente puede usarse mediante ciertos algoritmos para rescatar detalles de la imagen (la máscara de enfoque es un ejemplo).
Seleccionar Filtre gaussien (Gaussian filter) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas y aplicar un valor al parámetro Sigma. Un valor 0 no produce ningún efecto y un valor grande produce un desenfoque muy acusado. Veamos el efecto en la imagen de M51con un valor de Sigma = 10
A la izquierda la imagen sin filtrar y a la derecha la imagen filtrada
El mismo filtro gausiano puede aplicarse mediante el comando de la consola GAUSS, por ejemplo:
>GAUSS 10
Nota: para obtener un suavizado extremo podemos aplicar filtro gausianos sucesivos
6.5- Filtro gausiano selectivo
El filtro gausiano selectivo es un proceso para eliminar el ruido de una imagen preservando al máximo los detalles. Consideremos el siguiente ejemplo, una imagen con un ruido considerable:
El mismo filtro gausiano puede aplicarse mediante el comando de la consola GAUSS, por ejemplo:
>GAUSS 10
Nota: para obtener un suavizado extremo podemos aplicar filtro gausianos sucesivos
6.5- Filtro gausiano selectivo
El filtro gausiano selectivo es un proceso para eliminar el ruido de una imagen preservando al máximo los detalles. Consideremos el siguiente ejemplo, una imagen con un ruido considerable:
Abrir la ventana Filtrage gaussien sélectif (Gaussian selective filter) del menú Traitement (Processing) de la barra de herramientas y probar con distintos valores de los parámetros
Y el resultado:
Técnicamente, esta
función aplica un filtro de suavizado solamente en las afectadas
por el ruido teniendo en cuenta el contraste local de la imagen.
El parámetro “umbral de contraste” Seuil (Threshold) es un valor relativo, un valor típico estará comprendido entre 5 y 100. El parámetro “radio” Rayon (Radius) define el tamaño en píxeles del motivo de la convolución, un valor típico estará comprendido entre 2 y 10. Existe un compromiso entre la reducción del ruido y la conservación de los detalles de la imagen.
Otro ejemplo:
El parámetro “umbral de contraste” Seuil (Threshold) es un valor relativo, un valor típico estará comprendido entre 5 y 100. El parámetro “radio” Rayon (Radius) define el tamaño en píxeles del motivo de la convolución, un valor típico estará comprendido entre 2 y 10. Existe un compromiso entre la reducción del ruido y la conservación de los detalles de la imagen.
Otro ejemplo:
A la izquierda la imagen original y a
la derecha con reducción de ruido por filtro gausiano selectivo
con los parámetros radio = 8 y umbral = 7
RESUMEN DE LOS COMANDOS DE ESTE TEMA
CRISP [VALOR]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado paso-alto con un parámetro VALOR. Cuanto mayor sea VALOR más acusado será el efecto del filtrado
BLUR [VALOR]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado paso-bajo con parámetro VALOR. Cuanto mayor sea VALOR más acusado será el efecto del filtrado
GAUSS [SIGMA]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado gausiano con parámetro SIGMA. Cuanto mayor sea el valor de SIGMA más acusado será el efecto del filtrado.
RESUMEN DE LOS COMANDOS DE ESTE TEMA
CRISP [VALOR]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado paso-alto con un parámetro VALOR. Cuanto mayor sea VALOR más acusado será el efecto del filtrado
BLUR [VALOR]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado paso-bajo con parámetro VALOR. Cuanto mayor sea VALOR más acusado será el efecto del filtrado
GAUSS [SIGMA]
Aplica a la imagen en memoria un filtrado gausiano con parámetro SIGMA. Cuanto mayor sea el valor de SIGMA más acusado será el efecto del filtrado.
