Entre las nuevas generaciones, son muy pocos los mortales que no han usado en algún momento de su vida una cámara digital para capturar la imagen de un momento memorable como una fiesta, un evento social, la mascota, el abuelo, un hecho noticioso, o simplemente un paisaje.   Hasta ahí, todo muy bien.

Pero lo que no todos saben es que detrás de la imagen que proporciona una cámara digital, puede haber información mas valiosa aún que el objeto mismo fotografiado, y que puede ser descubierta si se aplican los procedimientos y las herramientas adecuadas. Las imágenes digitales contienen información que no es evidente a simple vista y esto puede ser aprovechado (como de hecho lo es) para muchos campos de la investigación como la ciencia o la rama judicial, por citar solo dos ejemplos.

Basta con mencionar a manera de ilustración, que con una fotografía satelital es posible identificar que zonas del planeta tienen incendios forestales, donde hay páramos, donde hay ríos contaminados, o hasta  zonas que tienen un determinado tipo de cultivos agrícolas.

De la misma manera, una fotografía digital tratada adecuadamente puede revelar manchas sobre la piel que apenas van a empezar a aparecer y que podrían significar la aparición de una enfermedad, signos de maltrato que no se pueden apreciar por simple inspección o hasta visualizar un “mapa” de los vasos sanguíneos superficiales en el cuerpo de una persona y revelar una placa poco legible de un vehículo filmado por una cámara de seguridad.

Y nada de esto tiene que ver no con sensores extras  ni con sofisticados sistemas de diagnóstico. Basta con la información que proporciona el sensor de la cámara misma, que convierte la imagen y la luz en datos que pueden ser analizados con una herramienta computarizada. Entendamos algo del asunto:

Una fotografía  se forma de manera muy similar a las imágenes que desde hace mucho tiempo se hacen en las manualidades conocidas como “Punto de cruz”.  Imaginemos que tenemos una gran matriz de cuadritos y que cada cuadrito lo pintamos con un color diferente.  Al observar de lejos esta matriz conformada por cuadritos de diferentes colores, es que podemos apreciar una imagen reconocible. Si son pocos los cuadritos es poco clara la imagen, pero en la medida en que utilizamos muchos mas cuadritos, es mas nítida la imagen a formar.  Lo mismo sucede tanto en las imágenes de “punto de cruz” como en las fotografías digitales.

Pues bien, en una imagen digital cada uno de estos cuadritos recibe el nombre de “pixel”.  Si se hace  un zoom sobre una imagen digital utilizando cualquier programa que permita hacerlo incluso el “Paint” que está incluido en las herramientas de Windows, se notará que la imagen realmente está formada por pequeños cuadros o “pixeles”.

Comprender esto es importantísimo para poder aprovecharlo en investigaciones que se pueden hacer basándose en una imagen digital. Antes de explicarlo, es importante entender otro concepto fundamental:

La fotografía digital aventaja a las imágenes de punto de cruz en que a diferencia de estas, los pixeles pueden colorearse con una gran cantidad de colores.  Cuantos?... veámoslo brevemente:

Aunque técnicamente no es exacta esta afirmación, podemos decir que un color en el computador es representado como la mezcla de 3 rayos diferentes. Así como en la escuela nos damos el gusto de mezclar vinilo amarillo con vinilo azul para obtener un vinilo verde, un pixel de una imagen digital puede formarse por la combinación de 3 “colores” o rayos de luz diferentes. Para quienes lo han hecho, es claro saber que dependiendo de la cantidad o la proporción de cada color que se utilice en la mezcla, así será el color que se obtenga como resultado. Es decir, si al mezclar vinilo amarillo con vinilo azul empleamos diferentes proporciones de cada uno de ellos, podemos obtener una gran cantidad de tonos de verde diferentes.

 

Si asumimos que los colores que podemos mezclar para “pintar un pixel” son Rojo (Red), Verde (Green)y Azul (Blue), debemos saber que cada uno de ellos dispone de 256 tonos diferentes.

Así, cuando se dice que tenemos un color RGB, a lo que hacemos alusión es a los diferentes valores que puede aportar en la “mezcla” cada uno de estos colores.

Es decir:

El Rojo (Red) puede tener un valor entre 1 y 256

El Verde (Green) puede tener un valor entre 1 y 256

El Azul (Blue) puede tener un valor entre 1 y 256.

Eso significa que las posibles combinaciones de colores que se pueden hacer son 256 X 256 X 256= 16’777.216. Si, mas de 16 millones de colores!! , cosa que nunca se vería en una imagen de punto de cruz, donde la cantidad de colores es limitadísima.

Escarbando un poco en internet, me encontré esta página donde podemos dar diferentes valores a R, G y B, para ver el resultado de color que podemos obtener:

http://cedriczg.50webs.com/programacion/javascript/mezcla_colores/index.html

También hay un recurso en la parte final de esta página:

http://teleformacion.edu.aytolacoruna.es/FISICA/document/fisicaInteractiva/color/Colores_M_Aditiva.htm

Pero como diablos nos sirve esto para hacer una investigación?.....

Trataré de explicarlo con pocas palabras:

1.       Se toma la fotografía digital. Esta es formada por muchos “pixeles” organizados en una matriz de filas y columnas.

2.       Cada uno de estos pixeles está “pintado” con una combinación de valores “RGB” que puede ser identificada en el computador.

3.       El ojo difícilmente puede distinguir (por no decir que es imposible), entre un color que tenga valores R=120, G=16, B=98 y otro color que tenga valores R=120, G=16, B=99. Aunque solo se diferencian en el valor de Azul (Blue), a simple vista se podría decir que estos colores son iguales, cosa que no es así para el computador.

4.       Si recorriéramos esa matriz de colores que conforman la imagen con un programa de computador, podríamos detenernos en cada “cuadrito” a analizar como está formado ese color, y con algún criterio determinado, decidir que en otra matriz que tenga la misma cantidad de cuadritos, vamos a poner en la misma coordenada un pixel del color que nosotros decidamos.

Me explico: Si es una fotografía de un cuerpo humano, se podría decidir que donde aparezca un pixel que tiene un tono de color que está en un rango de colores que representan alguno de los tonos de verde, podríamos decidir  cambiarlo por un color naranja y que de lo contrario lo cambiemos por el color blanco. De esta manera, nos resultaría una imagen final donde se delinea con un color naranja todo lo que en el cuerpo humano parezca de color verde, como podrían ser por ejemplo las marcas de los lugares por done pasan las venas y las arterias…..

 

Bueno, no se si he sido claro con esta explicación.

5.       Con esos pixeles, se pueden usar muchas operaciones matemáticas, dado que son precisamente matrices y cada punto está en una coordenada específica. Existen por lo tanto algoritmos que con operaciones matemáticas pueden resaltar el contorno de un objeto,  convertir una imagen a color en tonos de grises, distinguir si una persona sonríe (como las cámaras digitales actuales), etc.

Es claro que de esta manera, se podría tomar por ejemplo la foto de un cultivo y sabiendo previamente las tonalidades de colores que caracterizan en una imagen digital la presencia de un hongo, realizar un procedimiento para convertir esos tonos en un color específico e ignorar los demás, para identificar en que zonas del cultivo hay presencia de hongos.

Las aplicaciones pueden ser infinitas, de ahí la importancia de que la imagen inicial sea tomada con una cámara que tenga un buen sensor, lo que posibilita la captura de una mayor cantidad de colores. Por eso, si su intensión es utilizar la cámara en investigaciones basadas en las imágenes, tenga muy en cuenta que el modelo a comprar tenga buenas posibilidades para capturar un amplio rango de colores.

En mi caso, puedo decir que he logrado hacer pequeños programas utilizando Visual Basic, para identificar en un video cuando una llama está de color azul o amarillo, para medir objetos o para resaltar sobre una foto características no visibles para el ojo humano.

Bueno es invitar a los desarrolladores de sistemas para que sabiendo estos principios, se animen a desarrollar programas aplicables a diferentes industrias, como comparar tonos de telas en empresas de confección, identificar problemas de calidad, diagnóstico de enfermedades, etc.

La información para hacerlo ahora no es difícil de conseguir y ojalá que lo que aquí expuesto sea de utilidad para quien se anime a hacerlo.

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