Concepto de desenfoque

En nuestro tutorial anterior sobre el concepto de máscaras se ha discutido una breve introducción al desenfoque, pero lo vamos a discutir formalmente aquí.

Borrón

Al desenfocar, simplemente desenfocamos una imagen. Una imagen se ve más nítida o más detallada si somos capaces de percibir correctamente todos los objetos y sus formas. Por ejemplo. Una imagen con rostro, se ve clara cuando somos capaces de identificar ojos, oídos, nariz, labios, frente, etc. muy claros. Esta forma de un objeto se debe a sus bordes. Entonces, al desenfocar, simplemente reducimos el contenido de los bordes y hacemos que la transición de un color al otro sea muy suave.

Desenfocar vs hacer zoom

Es posible que haya visto una imagen borrosa al hacer zoom en una imagen. Cuando amplía una imagen con la replicación de píxeles y aumenta el factor de zoom, ve una imagen borrosa. Esta imagen también tiene menos detalles, pero no es un verdadero desenfoque.

Porque al hacer zoom, agrega nuevos píxeles a una imagen, lo que aumenta la cantidad total de píxeles en una imagen, mientras que en el desenfoque, el número de píxeles de una imagen normal y una imagen desenfocada permanece igual.

Ejemplo común de imagen borrosa

Tipos de filtros

El desenfoque se puede lograr de muchas maneras. El tipo común de filtros que se utilizan para realizar desenfoques son.

  • Filtro de media
  • Filtro de media ponderada
  • Filtro gaussiano

De estos tres, vamos a discutir los dos primeros aquí y Gaussian se discutirá más adelante en los próximos tutoriales.

Filtro de media

El filtro medio también se conoce como filtro de caja y filtro medio. Un filtro medio tiene las siguientes propiedades.

  • Debe ser un pedido impar
  • La suma de todos los elementos debe ser 1
  • Todos los elementos deben ser iguales

Si seguimos esta regla, entonces para una máscara de 3x3. Obtenemos el siguiente resultado.

1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9

Dado que es una máscara de 3x3, eso significa que tiene 9 celdas. La condición de que la suma de todos los elementos sea igual a 1 se puede lograr dividiendo cada valor por 9. Como

1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 + 1/9 = 9/9 = 1

El resultado de una máscara de 3x3 en una imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

Puede que los resultados no sean muy claros. Aumentemos el desenfoque. El desenfoque se puede aumentar aumentando el tamaño de la máscara. Cuanto mayor sea el tamaño de la máscara, mayor será el desenfoque. Porque con una máscara mayor, se atiende un mayor número de píxeles y se define una transición suave.

El resultado de una máscara de 5x5 en una imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

De la misma forma si aumentamos la máscara, el desenfoque sería mayor y los resultados se muestran a continuación.

El resultado de una máscara de 7x7 en una imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

El resultado de una máscara de 9x9 en una imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

El resultado de una máscara de 11x11 en una imagen se muestra a continuación.

Imagen original

Imagen borrosa

Filtro de media ponderada

En el filtro de promedio ponderado, le dimos más peso al valor central. Debido a que la contribución del centro se convierte en más que el resto de los valores. Debido al filtrado promedio ponderado, podemos controlar el desenfoque.

Las propiedades del filtro de promedio ponderado son.

  • Debe ser un pedido impar
  • La suma de todos los elementos debe ser 1
  • El peso del elemento central debe ser mayor que todos los demás elementos

Filtro 1

1 1 1
1 2 1
1 1 1

Se satisfacen las dos propiedades que son (1 y 3). Pero la propiedad 2 no está satisfecha. Entonces, para satisfacer eso, simplemente dividiremos todo el filtro por 10, o lo multiplicaremos por 1/10.

Filtro 2

1 1 1
1 10 1
1 1 1

Factor de división = 18.