Estudio de técnicas para la detección de anomalías en imágenes digitales (2022)
La detección de anomalías es una técnica de procesamiento digital de imágenes usada para localizar y señalar objetos anormales, intrusiones o irregularidades presentes en una imagen digital. Este proyecto plantea una revisión del estado del arte para estudiar los diferentes tipos de técnicas que se han propuesto para la detección de anomalías, en particular el algoritmo sugerido por Ehret et al., basada en análisis multiresolución, el cual reduce la situación a un problema de detección de anomalías en el ruido de la imagen. Este método consiste en modelar la autosimilitud de la imagen original en varias escalas, para extraer la información correspondiente a ruido y anomalías, asumiendo que las características de la imagen tienen una distribución gaussiana. De esta forma los valores atípicos son estudiados utilizando la distribución de la imagen para separar el ruido de las anormalidades de manera automática. Para el desarrollo de este proyecto desarrolló un plugin en el programa de libre acceso ImageJ basado en el método mencionado y se testeó el resultado en 10 imágenes sintéticas y obtenidas del artículo original, para observar los resultados.