¿Qué es el procesamiento de imágenes? Introducción rápida

Cuando paseas por un centro comercial o una calle concurrida, las cámaras instaladas sobre las entradas y los pasillos graban lo que ocurre. Generan datos visuales cada segundo y, la mayoría de las veces, ni siquiera nos damos cuenta.

Este flujo constante de datos alimenta los sistemas modernos basados en IA, desde los sistemas de seguridad inteligentes hasta los coches autónomos. Estas innovaciones se basan en la computación de imágenes, un campo versátil que combina la informática, las matemáticas y la física.

La computación de imágenes ayuda a las máquinas a entender lo que ven en una imagen. Permite que los sistemas reconozcan lo que ocurre en una escena y decidan cómo funcionar o responder, por ejemplo, deteniendo un coche autónomo cuando aparece un obstáculo.

En este artículo, veremos qué es la computación de imágenes y cómo se utiliza en los sistemas modernos de inteligencia artificial (AI).

Entender la computación de imágenes#

La computación de imágenes es el proceso de capturar, procesar y analizar imágenes mediante algoritmos avanzados. Trata las imágenes como datos que las máquinas pueden entender y utilizar.

En otras palabras, cada imagen se procesa como una cuadrícula de números. Para ello, los píxeles, las unidades más pequeñas de una imagen, se convierten en una matriz formada por filas y columnas. Cada píxel tiene un valor numérico que indica a la máquina lo clara u oscura que es una zona concreta de la imagen.

La forma de organizar estos valores depende de si la imagen está en escala de grises o en color. En las imágenes en escala de grises, los valores de los píxeles suelen ir de 0 (negro) a 255 (blanco). En las imágenes en color se utilizan varias matrices para representar distintos canales de color, como rojo, verde y azul (RGB), o tono, saturación y valor (HSV).

Fig. 1. Representaciones matriciales de imágenes (Fuente)

Además de las matrices de píxeles, las imágenes suelen contener información contextual oculta, conocida como metadatos. Los metadatos proporcionan detalles importantes, como la resolución de la imagen, la profundidad de bits, los ajustes de la cámara o del sensor y la hora exacta en que se capturó la imagen. Las imágenes se guardan en formatos de archivo específicos para conservar tanto los datos visuales como los metadatos.

Por ejemplo, en la computación de imágenes biomédicas, las imágenes suelen guardarse en el formato de imagen digital y comunicaciones en medicina (DICOM). DICOM combina datos visuales de imágenes con información del paciente, como datos de identificación y ajustes del equipo, para garantizar que el análisis de imágenes médicas sea preciso, coherente y seguro.

Cómo funciona la computación de imágenes#

Ahora que entendemos mejor qué es la computación de imágenes, repasemos los pasos para convertir la señal de una cámara en información útil.

Aunque el flujo de trabajo exacto puede variar según la aplicación, la mayoría de los sistemas de computación de imágenes siguen estas etapas principales:

• Adquisición de imágenes: Primero, se capturan datos visuales mediante cámaras y sensores, o se recopilan de conjuntos de datos de imágenes de código abierto.
• Preprocesamiento de imágenes: A continuación, las imágenes adquiridas se redimensionan, se elimina el ruido, se mejoran y se convierten a un espacio de color específico para estandarizar las entradas.
• Extracción de características: Se utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para aprender patrones importantes de la imagen, como bordes, formas y texturas.
• Interpretación: Se analizan las características extraídas para realizar tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y el seguimiento de objetos.
• Salida: Por último, el sistema genera resultados estructurados, como etiquetas de clase o cuadros delimitadores, y los presenta de forma que las personas u otros sistemas puedan entenderlos y utilizarlos fácilmente para su visualización.

Computación de imágenes, visión por ordenador y procesamiento de imágenes#

Al hablar de computación de imágenes, también puedes encontrar términos como procesamiento de imágenes y visión por ordenador. Aunque suelen utilizarse indistintamente, describen distintas formas en que los sistemas de IA interactúan con los datos visuales.

Por ejemplo, el procesamiento de imágenes se centra en mejorar las imágenes o la calidad de las imágenes de entrada mediante operaciones básicas como la eliminación de ruido, el cambio de tamaño y el ajuste del contraste. En cambio, la visión por ordenador, una rama de la IA, se basa en el procesamiento de imágenes para que las máquinas puedan reconocer objetos, interpretar escenas y entender qué ocurre en imágenes o vídeos.

La computación de imágenes combina el procesamiento de imágenes y la visión por ordenador para transformar los datos visuales en resultados significativos y útiles para los sistemas inteligentes.

Fig. 2. Procesamiento de imágenes, visión por ordenador y computación de imágenes. Imagen del autor.

Cómo se implementa actualmente la computación de imágenes#

A continuación, veamos cómo se implementa actualmente la computación de imágenes.

En las primeras etapas de la computación de imágenes, las características, como los bordes, las esquinas y las texturas, se definían manualmente mediante algoritmos basados en reglas y diseñados a mano. Aunque estas metodologías funcionaban bastante bien en entornos controlados, tenían dificultades para escalar y adaptarse a condiciones complejas del mundo real.

Los sistemas modernos de computación de imágenes abordan estas limitaciones mediante enfoques basados en el aprendizaje profundo. Modelos como las redes neuronales convolucionales (CNNs) y los transformadores de visión aprenden automáticamente características relevantes a partir de grandes conjuntos de datos de imágenes. Esto les permite realizar tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos con mayor precisión y robustez.

Hoy en día, los flujos de trabajo de computación de imágenes suelen depender de modelos de visión en tiempo real diseñados para su implementación en sistemas de IA de producción. Por ejemplo, modelos de IA de visión como Ultralytics YOLO26 ofrecen capacidades de visión artificial rápidas y eficientes, como la detección de objetos y la segmentación de instancias, tanto en dispositivos de borde como en entornos en la nube.

Fig. 3. Ejemplo del uso de Ultralytics YOLO26 para detectar y segmentar objetos en una imagen.

Aplicaciones reales de la computación de imágenes#

La computación de imágenes se utiliza ampliamente en aplicaciones reales para comprender los datos visuales y actuar a partir de ellos. Veamos cómo se aplica en distintos ámbitos.

Computación de imágenes médicas para la detección precoz de enfermedades#

La computación de imágenes puede ayudar a médicos y profesionales clínicos a detectar enfermedades antes y analizar imágenes médicas de forma más eficiente. Estos sistemas pueden procesar rápidamente datos de diagnóstico por imagen, como radiografías y resonancias magnéticas (MRI), y suelen ofrecer resultados más uniformes que la revisión manual.

Por ejemplo, modelos como Ultralytics YOLO26 se pueden entrenar con grandes conjuntos de imágenes de radiografías torácicas, como el conjunto de datos de radiografías torácicas de ZhangLabData, para aprender patrones asociados a infecciones y anomalías. Una vez entrenados, estos modelos pueden ayudar a identificar si una radiografía parece normal o muestra indicios de afecciones como la neumonía o la COVID-19.

Computación de imágenes para la conducción autónoma#

Los vehículos autónomos utilizan la computación de imágenes para comprender lo que ocurre a su alrededor y tomar decisiones de conducción. Esta tecnología convierte las imágenes sin procesar de las cámaras en información en tiempo real que ayuda al vehículo a desplazarse de forma segura y fluida.

La computación de imágenes se utiliza habitualmente en los sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS). En lugar de limitarse a grabar vídeo, estos módulos analizan cada fotograma para detectar marcas viales, otros vehículos, peatones y obstáculos. Esto permite que el coche reaccione a los cambios en las condiciones de la carretera con poca intervención humana.

Otro uso habitual consiste en combinar imágenes de varias cámaras para crear una vista de 360 grados del entorno del vehículo. La computación de imágenes ayuda a corregir la distorsión de las lentes, mejorar la nitidez y equilibrar el brillo y el color de todas las imágenes de las cámaras. El resultado es una vista clara y uniforme que permite al vehículo circular de forma segura, incluso con mal tiempo o poca luz.

Fig. 4. Composición de imágenes mediante aprendizaje profundo (Fuente)

Ventajas e inconvenientes de la computación de imágenes#

Estas son algunas de las ventajas de la computación de imágenes:

• Escalabilidad: Una vez entrenados, los sistemas de computación de imágenes pueden analizar grandes volúmenes de datos visuales de forma continua y a escala.
• Toma de decisiones: Admite aplicaciones en las que el tiempo es crucial, como la conducción autónoma, los cribados médicos y la supervisión industrial.
• Rentabilidad a largo plazo: Aunque la configuración inicial puede ser costosa, el análisis visual automatizado puede reducir los costes operativos a largo plazo.

Aunque la computación de imágenes ofrece muchas ventajas, también tiene algunas limitaciones. Estos son algunos aspectos que debes tener en cuenta:

• Calidad de los datos: Los métodos de computación de imágenes dependen en gran medida de un etiquetado preciso y de conjuntos de datos de alta calidad, cuya creación puede resultar costosa y llevar mucho tiempo.
• Sensibilidad a las condiciones: Los cambios en la iluminación, las oclusiones, el desenfoque por movimiento, el tiempo o los ángulos de cámara pueden afectar negativamente al rendimiento del modelo.
• Explicabilidad limitada: los modelos de imágenes basados en aprendizaje profundo pueden funcionar como cajas negras, lo que dificulta explicar cómo se toman las decisiones.

Conclusiones clave#

La computación de imágenes ha evolucionado desde el procesamiento básico de imágenes hasta convertirse en una tecnología que permite a los sistemas de IA percibir y comprender el mundo real en tiempo real. A medida que avanza el aprendizaje profundo, la computación de imágenes se está convirtiendo en una parte esencial del desarrollo de herramientas y aplicaciones más inteligentes y prácticas.

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