🔸 Introducción

La restauración en dos dimensiones extiende los principios aprendidos en la restauración fila por fila a imágenes completas. En esta clase, exploraremos cómo modelar la degradación de imágenes bidimensionales utilizando convoluciones y sistemas matriciales, y resolveremos los desafíos que surgen con imágenes de gran tamaño.

En esta clase aprenderás:

Cómo modelar el proceso de degradación en 2D utilizando matrices.
Cómo aplicar la restauración utilizando problemas de optimización.
Métodos para manejar grandes cantidades de memoria usando procesamiento en bloques.

📘 Fundamento Teórico

📖 Modelado del Proceso de Degradación en 2D

📄 Definición

La degradación de una imagen en dos dimensiones por una máscara hhh (por ejemplo, de 3×33) se modela mediante un promedio de los píxeles cubiertos por la máscara. Esto se puede expresar como una convolución entre la imagen original F y la máscara h. Matemáticamente:

$Hf=g$

Donde:

F: Imagen original (M×M).
G: Imagen degradada (N×N).
H: Gran matriz de N2×M2, que representa el proceso de degradación.
h: Máscara de n×n, por ejemplo