José F. Pertusa Grau - Técnicas de análisis de imagen, (2a ed.)

Al año siguiente la compañía norteamericana Bausch & Lomb sacó al mercado el analizador QMS, que era capaz de almacenar en memoria una imagen completa, a pesar de que la memoria de un ordenador de entonces no tenía capacidad para acumular una imagen en blanco y negro. Lo que hacía QMS era almacenar en la memoria las coordenadas (el número de línea vertical y tiempo desde el inicio de la línea) de los puntos en los que se producía transición brusca de claroscuro, o viceversa, es decir, un evento. Además, QMS incorporaba un lápiz óptico que permitía señalar sobre la pantalla un punto para marcar el objeto al que pertenecía u obtener cualquier información de dicho punto.

3.3 La era de la digitalización

Los avances se sucedían precipitadamente en estas fechas, tanto más para competir con un producto que aún estaba por perfeccionar que por acaparar un mercado todavía no preparado para absorber el gran coste económico que suponía un equipo de análisis de imagen. De esta manera, a finales de 1969 la compañía Metals Research Ltd comercializó el modelo Quantimet 720 que incorporaba un sistema especial de barrido del sensor óptico, con un cristal oscilante que hacía que el sensor avanzara a saltos de una longitud igual a la amplitud del campo de medida del propio sensor. Eso hacía que la imagen de estudio resultante fuese una especie de mosaico constituido por una serie de unidades mínimas de tamaño conocido y geometría cuadrada, que se llamó pixel (procedente del término ingles picture element ).

Aunque en aquel año los requerimientos técnicos necesarios para almacenar en memoria una imagen compuesta por la adición de centenares de píxeles con muy diversos niveles de gris era algo inalcanzable, este intento fue la base de la digitalización de la imagen, que ha llegado a convertirse en la manera corriente de trabajo de cualquier sistema actual de análisis de imagen. Hasta entonces, todas las medidas que se realizaban de una imagen fotográfica o procedente de vídeo se realizaban respecto al conjunto de la imagen; es decir, se podía determinar la porción de área ocupada por una fase determinada o el número de objetos que constituían una fase concreta (los objetos oscuros, por ejemplo). Gracias a la digitalización y al abaratamiento de los componentes de memoria de los ordenadores se pudieron desarrollar operaciones que permitían tomar diversas medidas de objetos individuales dentro de las imágenes y almacenar las medidas de los objetos separadamente. Esto supuso el inicio de una importante herramienta para el reconocimiento de los objetos basada en sus características morfológicas.

Aquella novedad dio paso a otras potentes herramientas, diseñadas para el análisis de texturas y la identificación de los objetos, que se denominaron morfología matemática , y que se basaban en la evolución de las imágenes binarias.

La irrupción de la casa Joyce-Loebl con su equipo Magiscan supuso la incorporación a la estructura física del ordenador de muchas de las funciones que hasta entonces eran controladas a través de programas.

Fig. 3.1 Magiscan (versión de 1982).

3.4 La expansión de la memoria y el tratamiento de grises

A comienzos de los años 80, la firma alemana Kontron desarrolló un sistema de análisis de imagen que incluía el digitalizador como parte de los periféricos del sistema. Aquella máquina, el IBAS (acrónimo de Imagen Build Analisys System ), supuso un antes y un después en el mundo de análisis. Hasta hoy en día los sistemas incluyen sistemáticamente dos criterios que provienen de aquel modelo: la digitalización como parte de la arquitectura del sistema y la definición de la paleta de color como apoyo, en forma de máscaras, a la segmentación binaria. Diversas casas comerciales comienzan a mejorar sus equipos en los años 80 como resultado del importante abaratamiento de los componentes informáticos. La profundidad de la imagen creció hasta seis y ocho bits, con lo que se podían representar las imágenes hasta con 256 niveles de gris e, incluso, almacenar en memoria cuatro, ocho o más imágenes simultáneamente.

Gracias a las innovaciones técnicas se desarrollaron algoritmos para el manejo de los niveles de gris que permitían clasificar los objetos por sus características cromáticas y los niveles de iluminación, además de por sus características morfológicas.

Fig. 3.2 Modelo IBAS2000 de KONTRON (versión de 1986).

Estamos trabajando, en el momento actual, con sistemas de análisis de imagen semejantes al modelo IBAS de Kontron, con las mejoras técnicas de nueva factura que ha permitido la microinformática, la miniaturización y la muy alta velocidad de los nuevos procesadores integrados. Ahora debemos enfrentarnos a los nuevos soportes de almacenamiento de la información; la digitalización de la imagen se está apoderando de los más simples sistemas de captura debido a que las nuevas cámaras de fotografía digital ya son un hecho corriente en la instrumentación biológica. Las nuevas imágenes son cada vez más voluminosas por la mejora en la resolución y el abaratamiento de los equipos, lo que está obligando a que los sistemas de almacenamiento de datos sean, a su vez, cada vez más grandes.

Fig. 3.3 Quantimet 600 de Leica (modelo de 1992).

3.5 Lo analógico y lo digital

3.5.1 Sistemas de referencia

Si tuviésemos que representar una imagen como una función matemática, deberíamos utilizar una función multidimensional. Considerando una imagen plana típicamente biológica, como es una imagen microscópica, cualquier punto de la imagen vendría caracterizado por su posición en el plano (sus coordenadas cartesianas respecto al origen), el brillo y el color de ese punto. Los biólogos utilizan un sistema de coordenadas en el plano para localizar un punto de interés en una muestra microscópica; de esa manera se le puede indicar a un colega una referencia con la que localizar la misma cosa cuando mira por el microscopio. Generalmente, las platinas de soporte de las preparaciones llevan adosadas una regla tipo nonius con el que calcular las coordenadas. Pero el brillo y el color acaban siendo una apreciación del observador y, para evitar vericuetos lingüísticos, los biólogos han desarrollado una jerga propia repleta de términos científicos.

Nosotros podemos utilizar ese mismo criterio para referirnos a las imá-genes. Se trata de aceptar un sistema de referencia, con una unidad de medida estándar que nos permita indicar cuántas unidades hay que desplazarse desde el origen en cada uno de los ejes para apuntar directamente a la región del punto. Si pudiésemos utilizar cualquier unidad de referencia para marcar las coordenadas, es claro que tendríamos tanta más precisión cuanto menor fuese el tamaño de la unidad de referencia. Así, no es lo mismo buscar el punto en la coordenada x=5 milímetros, sabiendo que la estructura más próxima que se puede marcar en ese eje se encuentra en la coordenada x=6 milímetros, que marcar coordenadas contiguas separadas entre sí por décimas de milímetro, de manera que entre el punto x=5 y x=6 haya nueve unidades de coordenada de diferencia. Esta preocupación por las magnitudes está muy agudizada en los microscopistas porque, de hecho, la limitación ante la que se encuentran inermes es la resolución de su instrumento de medida: el poder separador del microscopio. Pero saben que, con equipos más potentes, un punto que se encuentra en una coordenada (x, y) puede convertirse en dos elementos distintos