Descripción: Los Momentos de Zernike son un conjunto de momentos ortogonales que se utilizan en el análisis de imágenes, especialmente en el reconocimiento y clasificación de formas. Estos momentos son invariantes a la rotación, la escala y la traslación, lo que los convierte en herramientas poderosas para la extracción de características en imágenes. Su formulación se basa en funciones polinómicas que permiten representar la información de una imagen de manera compacta y eficiente. Al ser ortogonales, los Momentos de Zernike minimizan la redundancia de información, facilitando así el análisis y la comparación de diferentes formas. Esta propiedad los hace especialmente útiles en aplicaciones donde la variabilidad de la imagen puede ser un desafío, como en la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. En resumen, los Momentos de Zernike son fundamentales para la representación matemática de formas en imágenes, proporcionando una base sólida para el desarrollo de algoritmos de reconocimiento y clasificación.
Historia: Los Momentos de Zernike fueron introducidos por el físico holandés Frits Zernike en 1934. Zernike desarrolló estos momentos como parte de su trabajo en óptica y análisis de imágenes, buscando una forma de describir patrones de luz en imágenes de manera matemática. Su trabajo fue inicialmente aplicado en el campo de la óptica, pero con el tiempo, los Momentos de Zernike encontraron aplicaciones en diversas áreas, incluyendo la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. A medida que la tecnología avanzó, su uso se expandió en la década de 1990 con el crecimiento de la computación y el análisis digital de imágenes, convirtiéndose en una herramienta estándar en el reconocimiento de formas.
Usos: Los Momentos de Zernike se utilizan en diversas aplicaciones de visión por computadora, incluyendo el reconocimiento de caracteres, la identificación de objetos y la clasificación de formas. Su capacidad para ser invariantes a la rotación y la escala los hace ideales para aplicaciones donde las imágenes pueden variar en orientación y tamaño. También se utilizan en el análisis de imágenes médicas, como en la detección de tumores o en la clasificación de células, donde la forma y la estructura son cruciales para el diagnóstico. Además, se aplican en la industria para el reconocimiento de señales y en sistemas de seguridad para la identificación de patrones.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de los Momentos de Zernike es en el reconocimiento de caracteres manuscritos, donde se utilizan para identificar letras y números en documentos escaneados. Otro ejemplo es su aplicación en la clasificación de formas en imágenes médicas, como la identificación de diferentes tipos de células en un análisis de sangre. También se han utilizado en sistemas de visión por computadora para la detección de objetos en imágenes del entorno, ayudando a identificar señales de tránsito y otros elementos relevantes.
