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 Una mujer procesando imágenes por ordenador.
Una mujer procesando imágenes por ordenador. Getty Images/iStockphoto Thinkstockphotos/Jacob Wackerhausen

Un nuevo método obtiene imágenes con superresolución 700 veces más rápido

  • La tesis de una ingeniera de la UPNA avanza el procesamiento de imágenes

  • Permite aumentar imágenes a altísima resolución en mucho menos tiempo

  • El algoritmo también mejora la segmentación de imágenes

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Nuevos métodos podrían mejorar dos de los procesos más habituales en el tratamiento de imágenes digitales: la ampliación y la segmentación. Así lo recoge la tesis doctoralde la ingeniera informática por la Universidad Pública de Navarra (UPNA), Aránzazu Jurío, según ha informado Basque Research.

Jurío ha desarrollado un algoritmo de ampliación de imágenes que destaca por la calidad obtenida y por el tiempo que tarda en ejecutarse, 700 veces inferior a otros métodos existentes que obtienen la misma calidad.

El procesamiento de imágenes consiste en un conjunto de técnicas que se aplican sobre las imágenes para solucionar dos problemas: mejorar la calidad visual y procesar la información contenida en la imagen, de tal forma que un ordenador pueda entenderla por sí sola.

La tesis, que ha derivado en seis artículos que han sido publicados en las revistas mejor valoradas dentro de su temática, se titula "Medidas numéricas de información para el procesamiento de imagen. Ampliación y umbralización".

Segmentación de imágenes

“Mediante la segmentación de imágenes se separa cada uno de los objetos que forman parte de la imagen", ha explicado Aránzazu Jurío", "para ello se analiza cada uno de los píxeles, de tal forma que todos los que tengan ciertas características en común consideramos que forman parte del mismo objeto”.

La segmentación de imágenes puede utilizarse para la teledetección, por ejemplo, para localizar en imágenes aéreas, ciertos objetos como ríos, bosques o cultivos. También se puede usar en medicina en el análisis de pruebas médicas para localizar órganos o tumores, medir volúmenes de tejidos o incluso practicar una cirugía guiada por ordenador.

La segmentación se usa, asimismo, para identificar una matrícula en la entrada a un aparcamiento o a una persona a través de las huellas dactilares.

Imágenes con superresolución

La tesis también trata el problema de la ampliación de imágenes, que consiste en incrementar la resolución espacial de la imagen preservando los detalles y la nitidez. Como ha señalado Aránzazu Jurío, las técnicas de ampliación son muy útiles cuando se envían imágenes de un dispositivo a otro o cuando las subimos a la web,

"Para que la transmisión sea más rápida solemos enviar una versión reducida de la imagen que, cuando llega al destino, es necesario ampliar para tenerla en su tamaño original", ha apuntado. Asimismo, ha manifestado que la ampliación también se utiliza en casos donde la imagen tiene baja resolución, como puede ser en cámaras de videovigilancia.

En el transcurso de su investigación la ingeniera ha presentado dos nuevos métodos de ampliación, uno para imágenes en escala de grises y otro para imágenes en color. Según indica, los métodos se desarrollaron para solucionar un problema de una empresa de infografía.

A partir de un modelo en tres dimensiones, la empresa generaba varias imágenes para mostrar a los clientes. Esas imágenes debían ser grandes para poder apreciar todos los detalles, pero generarlas costaba más de veinte horas por imagen.

“La solución que encontramos fue desarrollar un algoritmo para poder generar imágenes en un tamaño menor y posteriormente ampliarlas, en un tiempo muy reducido (menos de una hora por imagen) y manteniendo la calidad", ha subrayado.

Huellas dactilares y cerebro humano

En su tesis doctoral esta investigadora también ha presentado dos algoritmos de segmentación. El primero está adaptado para trabajar con imágenes de huellas dactilares. El segundo está orientado a imágenes del cerebro obtenidas mediante resonancias magnéticas.

En concreto, el grupo de investigación de la UPNA del que forma parte colabora en un proyecto para crear un centro de identificación a través de huellas dactilares que sea capaz de trabajar con 40 millones de huellas.

“Uno de los pasos para la identificación consiste en separar la huella del fondo de la imagen de una manera eficiente. En la tesis hemos propuesto cómo medir la homogeneidad en cada zona de una imagen, es decir, cómo de parecidos son todos los píxeles de una región. A partir de esa medida, hemos desarrollado un algoritmo que es capaz de realizar correctamente la segmentación sobre las huellas dactilares”, ha explicado.

El segundo algoritmo ha sido desarrollado en el marco de un proyecto de investigación en colaboración con médicos del Complejo Hospitalario de Navarra. Quieren estudiar las diferencias en formas o volúmenes de ciertas áreas del cerebro en pacientes que tienen sus primeros brotes psicóticos. Los investigadores han propuesto un método para lograr separar correctamente en la imagen el área que ocupan diferentes estructuras del cerebro.

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