Descripción: La umbralización de imágenes es una técnica fundamental en el procesamiento de imágenes que permite convertir imágenes en escala de grises en imágenes binarias. Este proceso se basa en establecer un valor de umbral que determina qué píxeles se convertirán en blanco y cuáles en negro. Los píxeles con un valor de intensidad superior al umbral se asignan a un color (generalmente blanco), mientras que aquellos por debajo del umbral se asignan al otro color (generalmente negro). Esta técnica es especialmente útil para resaltar características específicas de una imagen, facilitando su análisis y procesamiento posterior. La umbralización puede ser global, donde se aplica un único umbral a toda la imagen, o adaptativa, donde se utilizan diferentes umbrales en diferentes regiones de la imagen, lo que permite una mayor flexibilidad y precisión en la segmentación. La simplicidad y eficacia de la umbralización la convierten en una herramienta esencial en diversas aplicaciones, desde la visión por computadora hasta la mejora de imágenes, donde se busca simplificar la información visual para su análisis o para la extracción de características relevantes.
Historia: La umbralización de imágenes tiene sus raíces en los primeros desarrollos de la visión por computadora en la década de 1960. A medida que la tecnología de procesamiento de imágenes avanzaba, se comenzaron a establecer métodos más sofisticados para la segmentación de imágenes. En 1988, se introdujo el algoritmo de umbralización de Otsu, que optimiza el umbral para minimizar la varianza dentro de las clases de píxeles, marcando un hito en la evolución de esta técnica. Desde entonces, la umbralización ha sido ampliamente utilizada en diversas aplicaciones, desde la medicina hasta la industria, mejorando continuamente con el avance de la tecnología.
Usos: La umbralización se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la segmentación de imágenes médicas, donde se requiere identificar estructuras específicas como tumores o tejidos. También se aplica en la detección de bordes, reconocimiento de caracteres y análisis de imágenes satelitales. En la industria, se utiliza para el control de calidad en la fabricación, permitiendo la identificación de defectos en productos. Además, es común en la visión por computadora para la identificación de objetos y en sistemas de seguridad para la detección de movimiento.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de umbralización es su uso en la segmentación de imágenes de rayos X, donde se busca identificar áreas anormales. Otro caso es en el reconocimiento de caracteres ópticos (OCR), donde se convierte texto impreso en datos digitales. En la industria, se puede utilizar para detectar defectos en productos en una línea de ensamblaje, asegurando que solo los productos que cumplen con los estándares de calidad sean enviados al mercado.
