🔸 Introducción

Los filtros espaciales usando máscaras son una herramienta esencial en el procesamiento de imágenes digitales. Permiten manipular las características espaciales de una imagen al aplicar operaciones matemáticas en regiones locales de la misma.

En esta clase aprenderás:

Qué son los filtros espaciales y las máscaras.
Cómo se utilizan para suavizar, resaltar bordes y realizar otras operaciones sobre imágenes.
Cómo implementar el procesamiento con máscaras mediante código y ejemplos.

📘 Fundamento Teórico

📖 Tema

📄Definición de filtros espaciales con máscaras

Un filtro espacial es una operación que aplica una máscara sobre una región de la imagen para obtener un nuevo valor en la imagen resultante. Las máscaras son matrices que definen la operación a realizar sobre los pixeles cubiertos por la máscara.

Máscaras promedio: Usadas para suavizar imágenes al calcular el promedio de los tonos de gris en una región.
Máscaras de detección de bordes: Resaltan los cambios bruscos en los tonos de gris.
Máscaras de convolución: Permiten aplicar transformaciones más complejas, como filtros gausianos o detectores Laplacianos.

Características principales

Dimensiones: Comúnmente 3x3, 5x5, o más grandes según la aplicación.
Pérdida de bordes: Con máscaras de mayor tamaño, las filas y columnas de los bordes no se procesan.