Filtros pasa-alto: Dominando la detección de detalles en imágenes

Introducción

El procesamiento digital de imágenes es una herramienta fundamental en múltiples campos, desde la medicina diagnóstica hasta la seguridad industrial. Uno de los conceptos cruciales en este campo es el filtrado en frecuencia, que nos permite manipular las características de las señales digitales representadas por imágenes. En esta unidad, abordaremos el uso y aplicación de los filtros pasa-alto (high-pass filters), que son especialmente útiles para detectar detalles y bordes en una imagen.

Explicación principal con ejemplos

Concepto básico de filtrado en frecuencia

El procesamiento en el dominio de la frecuencia implica transformar una señal espacio-temporal a su representación en el dominio de las frecuencias. La Transformada de Fourier es uno de los métodos más comunes para realizar esta transición. En este contexto, un filtro pasa-alto (high-pass filter) permite que las componentes de alta frecuencia pasen mientras rechaza las bajas frecuencias.

En términos prácticos, esto significa que filtrar una imagen con un pasa-alto resultará en una versión del original donde solo se mantienen los detalles y bordes más prominentes. Es especialmente útil para eliminar la parte suave (baja frecuencia) de una imagen, dejando solo las características más agudas.

Ejemplo práctico

Vamos a implementar un filtro pasa-alto simple utilizando la Transformada de Fourier en Python con NumPy: