Descripción: La umbralización binaria es una técnica fundamental en el procesamiento de imágenes que permite convertir una imagen en escala de grises en una imagen binaria, es decir, una imagen que solo contiene dos colores: negro y blanco. Este proceso se basa en la selección de un valor de umbral, que actúa como un criterio para decidir qué píxeles se convertirán en blanco y cuáles en negro. Los píxeles con un valor de intensidad superior al umbral se asignan al color blanco, mientras que aquellos por debajo se convierten en negro. Esta técnica es especialmente útil para resaltar características específicas de una imagen, facilitando su análisis y procesamiento posterior. La umbralización binaria es ampliamente utilizada en diversas aplicaciones, desde la segmentación de objetos en imágenes hasta la mejora de la calidad de la imagen para su posterior análisis. Su simplicidad y eficacia la convierten en una herramienta esencial en el campo del procesamiento de imágenes, donde la claridad y la precisión son cruciales para la interpretación de datos visuales.
Historia: La umbralización binaria tiene sus raíces en los primeros desarrollos del procesamiento de imágenes digitales en la década de 1960. Con el avance de la tecnología de computación y la digitalización de imágenes, se comenzaron a explorar métodos para mejorar la visualización y el análisis de imágenes. A lo largo de los años, se han desarrollado diferentes algoritmos de umbralización, como el método de Otsu en 1979, que optimiza el valor de umbral para maximizar la varianza entre clases. Estos avances han permitido que la umbralización binaria se convierta en una técnica estándar en el procesamiento de imágenes.
Usos: La umbralización binaria se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la segmentación de imágenes, donde se busca identificar y separar objetos de interés del fondo. También es común en la detección de bordes, la mejora de imágenes en diferentes campos, incluyendo las imágenes médicas, y en sistemas de reconocimiento de caracteres, como el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres). Además, se aplica en la visión por computadora para la identificación de formas y patrones en imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de umbralización binaria es su uso en la segmentación de imágenes médicas, donde se busca resaltar áreas específicas, como tumores en radiografías. Otro caso es en la industria de la manufactura, donde se utilizan sistemas de visión por computadora para inspeccionar productos y detectar defectos. También se aplica en la digitalización de documentos, donde se convierte texto impreso en imágenes binarias para su posterior análisis y almacenamiento.
