Seguramente en la mayoría de los casos en los que te has referido a un filtro te has referido a los de funciones básicas que se emplean normalmente para eliminar partículas indeseadas, pero en realidad hay muchísimos tipos de filtros que te pueden ayudar a eliminar señales, datos o parámetros indeseados, hasta imperfecciones en imágenes.
En el caso de que hayas escuchado sobre las funciones del filtro gaussiano para suavizar el paso de señales y no tienes muy claro cómo funciona, la verdad es que no es nada muy complicado, pero si tienen mucha aplicación.
Si estás necesitando obtener información de esto ¡No tienes nada de qué preocuparte! en esta ocasión vamos a intentar explicarte de que se trata de la manera más sencilla posible.
Generalidades sobre los filtros gaussianos
De manera general este tipo de filtros se emplea en un proceso de filtrado espacial que funciona con máscaras espaciales utilizadas para procesar imágenes, hay varios tipos los filtros espaciales lineales y los no lineales, los cuales tienes que comprender bien para poder aprovechar su utilidad.
Los filtros lineales son los que basan en conceptos del dominio transformado como es el caso de los filtros paso bajo que ayudan a atenuar o eliminar componentes de elevada frecuencia sin alterar los de bajas frecuencias.
Mientras tanto los filtros de paso alto eliminan las componentes de baja frecuencia agudizando las componentes de elevada frecuencia. También hay de filtros paso banda que pueden eliminar zonas elegidas con frecuencias intermedias.
Como te mencionamos todos trabajan a través de la utilización de máscaras que abarcan toda la imagen y operando directamente sobre los pixeles que se encuentran en la zona de la imagen original que puede coincidir con la máscara.
Los filtros espaciales no lineales, también trabajan o se utilizan sobre entornos pero se basan directamente en los valores de los píxeles de los mismos. Los más comunes son:
- Los filtros de suavizado lineales: en los que la imagen de salida se encuentra basada en una media local del filtro de entrada y absolutamente todos los coeficientes poseen el mismo peso.
- Filtro paso bajo triangular: en los que la imagen de salida se encuentra basada en una media local del filtro de entrada y absolutamente todos los coeficientes poseen diferentes pesos.
- Filtros gaussianos: la imagen de salida se encuentra basada en una media local del filtro de entrada y los coeficientes se pueden ajustar a una función gaussiana que depende de s.
De manera general si requieres usar filtros gaussianos, pero todavía no entiendes cómo es que puedes aprovechar sus beneficios, lo mejor es que acudas de inmediato a consultas o asesoramiento sobre el tema para que puedas aplicar bien el filtrado.
Lo bueno de esto es que siempre vas a poder encontrar a alguien con bastante experiencia para que te pueda indicar cuál es el mejor proceso que puedes aplicar, así que no dejes de preguntar todo lo que desees.
Esperamos que la información acerca de las nociones de los filtros gaussianos te haya sido muy útil y puedas compartirla con todos tus amigos y conocidos.
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