Descripción: La umbralización es una técnica fundamental en el procesamiento de imágenes que consiste en convertir una imagen en escala de grises en una imagen binaria. Este proceso se logra estableciendo un valor de umbral que determina qué píxeles se convertirán en un color y cuáles en otro. Los píxeles con un valor de intensidad superior al umbral se asignan a un color (generalmente blanco), mientras que los que están por debajo se asignan al otro color (generalmente negro). Existen varios métodos para aplicar la umbralización, que pueden clasificarse en umbralización global y local. La umbralización global utiliza un único valor de umbral para toda la imagen, mientras que la umbralización local adapta el umbral a diferentes regiones de la imagen, lo que permite una segmentación más precisa en áreas con variaciones de iluminación. Esta técnica es especialmente útil para resaltar características específicas de una imagen, facilitando su análisis y procesamiento posterior. La umbralización se utiliza en diversas aplicaciones, desde la detección de bordes hasta la segmentación de objetos, y es un paso crucial en muchos algoritmos de visión por computadora. Su simplicidad y eficacia la convierten en una herramienta esencial para investigadores y profesionales en el campo del procesamiento de imágenes.
Usos: La umbralización se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones en el procesamiento de imágenes, incluyendo la segmentación de objetos, la detección de bordes, y la mejora de imágenes. En medicina, por ejemplo, se aplica para analizar imágenes de resonancia magnética y radiografías, permitiendo a los médicos identificar estructuras y anomalías. En la industria, se utiliza para el control de calidad en la fabricación, donde se requiere la detección de defectos en productos. También es común en la visión por computadora, donde se emplea para la identificación de objetos y la clasificación de imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de umbralización es su uso en la segmentación de imágenes de células en microscopía, donde se puede aplicar un umbral para distinguir entre células sanas y células cancerosas. Otro ejemplo es la detección de texto en imágenes, donde la umbralización ayuda a separar el texto del fondo, facilitando su reconocimiento óptico. Además, en sistemas de seguridad, se utiliza para detectar movimiento al segmentar áreas de interés en imágenes de cámaras de vigilancia.
