Procesamiento de imágenes y filtrado de imágenes estáticas y dinámicas: revisión de un tecnólogo. Imagen estática ¿Qué es una imagen estática?

Probablemente, hoy en día casi todos los usuarios imaginan el principio básico de almacenamiento y visualización. información gráfica en la computadora. Sin embargo, digamos algunas palabras sobre esto para que la información posterior sobre formulario digital o (que es una secuencia de imágenes que cambia dinámicamente) fueron más claros para nosotros.

A primera vista, un dibujo de alta calidad, cuando se muestra en la pantalla de un buen monitor, no es muy diferente de fotografía regular. Sin embargo, a nivel de presentación de imágenes, esta diferencia es simplemente enorme. Mientras que una fotografía se crea a nivel molecular (es decir, sus elementos constituyentes son fundamentalmente indistinguibles para la visión humana, independientemente del aumento), los dibujos en la pantalla del monitor (y, enfatizamos, en la memoria de la computadora) se forman gracias a píxeles (o píxeles): componentes elementales de la imagen (con mayor frecuencia) de forma rectangular. Cada píxel tiene su propio color específico, sin embargo, debido a su pequeño tamaño, los píxeles individuales son (casi o nada) indistinguibles a simple vista, y para una persona que mira una imagen en la pantalla de un monitor, su gran acumulación crea la ilusión. de una imagen continua (Fig. 1.2).

Nota
Las imágenes en las pantallas de las computadoras se forman utilizando píxeles cuadrados. A diferencia de las computadoras, muchos estándares de televisión utilizan píxeles rectangulares en lugar de cuadrados. El parámetro que caracteriza la proporción de tamaños de píxeles es la proporción de sus tamaños horizontal y vertical, o relación de aspecto de píxeles ( relación de aspecto de píxeles). Puedes aprender más sobre esta característica en la Lección 4..

Arroz. 1.2. Las imágenes en una computadora están formadas por píxeles.

Cada píxel (por cierto, una palabra píxel formado a partir de las dos primeras letras de palabras en inglés elemento de imagen) representa información sobre alguna intensidad y color "promedio" de la región de la imagen correspondiente. El número total de píxeles que representan una imagen determina su resolución. Cuantos más píxeles crea una imagen, más natural la percibe el ojo humano y mayor es su resolución, como suele decirse (fig. 1.3). Así, el límite de la “calidad” de un dibujo por ordenador es el tamaño de los píxeles que lo forman. Los detalles más pequeños que un píxel de un dibujo por ordenador se pierden por completo y, en principio, son irrecuperables. Si miramos una imagen de este tipo a través de una lupa, al acercarnos, solo veremos un grupo borroso de píxeles (ver Fig. 1.2), y no pequeños detalles, como sería el caso con una imagen de alta calidad. fotografía.

Arroz. 1.3. El número total de píxeles (resolución) determina la calidad de la imagen.

Vale la pena mencionar aquí que, en primer lugar, nos referimos a la fotografía tradicional (analógica, no digital) (ya que el principio de la fotografía digital es exactamente el mismo que el principio discutido de formar una imagen a partir de píxeles) y, en segundo lugar, incluso para ella, cuando hablamos. En cuanto a la calidad de la imagen, siempre debes recordar la propia tecnología fotográfica. Después de todo, la imagen en una película fotográfica aparece debido al paso de la luz a través de la lente de la cámara, y su calidad (en particular, la claridad y distinción de los pequeños detalles) depende directamente de la calidad de la óptica. Por tanto, en rigor, la claridad “infinita” de una fotografía tradicional de la que hablábamos es un tanto exagerada.

Nota
De hecho, las cámaras digitales modernas permiten capturar una imagen cuya resolución es casi tan buena como la analógica (en el sentido de que ahora es posible digitalizar una cantidad de píxeles que "se superpondrán" a los límites de resolución de la propia óptica). Sin embargo, para el tema de nuestro libro, este hecho no juega un papel importante, ya que hoy en día el vídeo digital en la gran mayoría de los casos se transmite con una resolución baja (un número total de píxeles relativamente pequeño) y simplemente es necesario tener en cuenta cuenta un parámetro como la resolución.

Entonces, para simplificar un poco, para representar un dibujo digitalmente, es necesario cubrirlo con una cuadrícula rectangular del tamaño MXN (METRO apunta horizontalmente y norte verticalmente). Esta es una combinación de números. MXN(por ejemplo, 320x240, 800x600, etc.) y se llama resolución ( resolución) de la imagen, o tamaño de fotograma ( tamaño del marco). Luego debe promediar los datos de la estructura de la imagen dentro de cada píxel y registrar la información correspondiente sobre cada uno de los píxeles de la imagen MxN en archivo gráfico. Para una imagen en color, esto será información sobre el color específico de cada píxel (la representación del color por computadora se describe a continuación en esta sección), y para imágenes en blanco y negro, será información sobre la intensidad del color negro. Para explicar algunos más. parámetros importantes representación por computadora de imágenes, detengámonos con un poco más de detalle en su último tipo: dibujos realizados en tonos de gris ( escala de grises), es decir, en una gradación del blanco al negro.

Los tecnólogos de radiología médica (TMR) suelen realizar numerosas manipulaciones informáticas para mejorar las imágenes de diagnóstico y ayudar en la interpretación correcta. Aunque los tecnólogos experimentados generalmente son conscientes de las consecuencias visuales de sus manipulaciones, es posible que no comprendan completamente los principios matemáticos y científicos detrás de la acción de un solo clic del mouse. Los principios pueden ser un desafío para todos, excepto para los TMP más expertos en tecnología. Con toda probabilidad, la manipulación de imágenes matemáticas en libros de texto y artículos intimida, desalienta o quizás deja de ser interesante la TMR. Sin embargo, al superar la resistencia y comprender los principios básicos que subyacen al procesamiento de imágenes, los TMR pueden mejorar su capacidad para producir imágenes de diagnóstico de alta calidad.

No se pueden excluir las matemáticas de las discusiones sobre procesamiento y filtrado de imágenes. Este artículo describirá los principios detrás de una serie de procedimientos comunes. Esta descripción debería ser aceptable para tecnólogos de diversos niveles de conocimiento matemático. Los primeros procedimientos que se discutirán son procedimientos simples que involucran imágenes estáticas. A continuación, procedimientos más complejos relacionados con imágenes dinámicas. Gran parte del procesamiento y filtrado de imágenes se produce en imágenes fisiológicamente ocluidas y en imágenes SPECT (tomografía computarizada por emisión de fotón único). Lamentablemente, la complejidad de estas cuestiones no permite Descripción detallada Aquí.

Procesamiento de imágenes estáticas

Las imágenes fijas transferidas directamente a una película en tiempo real se presentan en formato analógico. Estos datos pueden tener una gama infinita de valores y pueden producir imágenes que reflejen con precisión la distribución de radionucleidos en órganos y tejidos. Aunque estas imágenes pueden ser de muy alta calidad si se adquieren correctamente, la adquisición de información en tiempo real proporciona sólo una oportunidad para la adquisición de datos. Debido a errores humanos u otros errores, puede ser necesario repetir las adquisiciones de imágenes y, en algunos casos, repetir estudios completos.

Las imágenes estáticas transferidas a una computadora para su almacenamiento o mejora se presentan en formato digital. Esto se hace electrónicamente con un convertidor analógico a digital. En cámaras más antiguas, esta conversión se producía a través de una serie de redes de resistencias que contenían la intensidad de la señal procedente de varios tubos fotomultiplicadores y producían señal digital, proporcional a la energía de radiación de los eventos.

Independientemente del método utilizado para digitalizar imágenes, la salida digital asigna un valor discreto a los datos analógicos procesados. El resultado son imágenes que se pueden almacenar y procesar. Sin embargo, estas imágenes son sólo aproximaciones de los datos analógicos originales. Como se puede observar en la Figura 1, la representación digital tiene una apariencia aproximada, pero no duplica las señales analógicas.

Figura 1 – Curva analógica y su representación digital

Las imágenes de radiología digital constan de una matriz seleccionada por el tecnólogo. Algunas matrices comunes utilizadas en medicina radiológica son 64x64, 128x128 y 256x256. En el caso de una matriz de 64x64, la pantalla de la computadora se divide en 64 celdas horizontalmente y 64 verticalmente. Cada cuadrado resultante de esta división se llama píxel. Cada píxel puede contener una cantidad limitada de datos. En una matriz de 64x64, habrá un total de 4096 píxeles en la pantalla de la computadora, una matriz de 128x128 dará 16384 píxeles y una matriz de 256x256 dará 65536 píxeles.

Imágenes de gran cantidad Los píxeles se parecen más a los datos analógicos originales. Sin embargo, esto significa que la computadora debe almacenar y procesar más datos, lo que requiere más espacio en el disco duro y mayores requisitos de rendimiento. memoria de acceso aleatorio. La mayoría de las imágenes estáticas se obtienen para inspección visual por parte de un médico radiólogo, por lo que normalmente no requieren análisis estadísticos o numéricos significativos. Una serie de comunes métodos estáticos El procesamiento de imágenes se utiliza comúnmente con fines clínicos. Estas técnicas no son necesariamente exclusivas del procesamiento de imágenes estáticas y pueden ser útiles en algunas aplicaciones de imágenes dinámicas, fisiológicamente ocluidas o SPECT. Estos son los siguientes métodos:

Escalado de imagen;

Resta de fondo;

Antialiasing/filtrado;

Resta digital;

Normalización;

Foto de perfil.

Escalado de imagen

Al visualizar imágenes digitales para inspección visual o grabar imágenes, el tecnólogo debe seleccionar la escala de imagen correcta. El escalado de la imagen puede ocurrir en blanco y negro con tonos intermedios de gris o en color. La escala de grises más simple sería una escala con dos tonos de gris, a saber, blanco y negro. En este caso, si el valor del píxel excede el valor especificado por el usuario, aparecerá un punto negro en la pantalla; si el valor es menor, entonces un punto blanco (o transparente en el caso de imágenes de rayos X). Esta escala se puede invertir a discreción del usuario.

La escala más utilizada es la de 16, 32 o 64 tonos de gris. En estos casos, los píxeles que contienen más información completa parecen sombras oscuras (negras). Los píxeles que contienen un mínimo de información aparecen en los tonos más claros (transparentes). Todos los demás píxeles aparecerán en tonos de gris según la cantidad de información que contienen. La relación entre el número de puntos y los tonos de gris se puede definir de forma lineal, logarítmica o exponencial. Es importante elegir el tono de gris adecuado. Si se seleccionan demasiados tonos de gris, la imagen puede aparecer descolorida. Si es muy poca, la imagen puede verse demasiado oscura (Fig. 2).

Figura 2: (A) imágenes con muchos tonos de gris, (B) imagen con pocos tonos de gris, (C) imagen con gradaciones de gris correctas

El formato de color se puede utilizar para escalar una imagen, en cuyo caso el proceso es el mismo que la manipulación en escala de grises. Sin embargo, en lugar de mostrar los datos en tonos de gris, los datos se muestran en diferentes colores dependiendo de la cantidad de información contenida en el píxel. Aunque las imágenes en color son atractivas para los principiantes y más visuales para fines de relaciones públicas, las imágenes en color añaden poco a la interpretabilidad de una película. Por ello, muchos médicos todavía prefieren ver imágenes en escala de grises.

Resta de fondo

Existen numerosos factores indeseables en las imágenes radiológicas: fondo, dispersión Compton y ruido. Estos factores son inusuales en medicina radiológica con respecto a la localización de radiofármacos dentro de un solo órgano o tejido.

Estos valores anómalos (recuentos) contribuyen significativamente a la degradación de la imagen. Los recuentos recopilados de fuentes mentirosas y superpuestas son antecedentes. La dispersión Compton es causada por un fotón que se ha desviado de su trayectoria. Si el fotón se ha desviado de la cámara gamma o ha perdido suficiente energía para ser detectado por la cámara electrónica, no es tan importante. Sin embargo, hay ocasiones en las que un fotón se desvía hacia la cámara y su pérdida de energía puede ser lo suficientemente grande como para que la cámara lo detecte como una dispersión. En estas condiciones, la cámara puede detectar la dispersión Compton, que se originó en fuentes distintas a las áreas de interés. El ruido representa fluctuaciones aleatorias en sistema electrónico. En circunstancias normales, el ruido no contribuye tanto a las emisiones no deseadas como la dispersión de fondo y Compton. Sin embargo, al igual que el fondo y la dispersión Compton, el ruido puede contribuir a la degradación de la calidad de la imagen. Esto puede ser particularmente problemático para estudios en los que el análisis cuantitativo juega un papel importante en la interpretación final del estudio. Los problemas de fondo, la dispersión Compton y el ruido se pueden minimizar mediante un proceso conocido como resta de fondo. Normalmente, el tecnólogo dibuja una región de interés (ROI) adecuada para la resta de fondo, pero en algunos casos, el ROI se genera por computadora (Figura 3).

Figura 3 – Imagen del corazón. Demostración de la ubicación correcta del ROI de resta de fondo (flecha)

Independientemente del método, el tecnólogo es responsable de la correcta colocación del fondo de ROI. Las regiones de fondo con un mayor número de regiones pueden capturar demasiados parámetros del órgano o tejido en la región de interés. Por otro lado, las regiones de fondo con un número excepcionalmente bajo de áreas eliminarán muy pocos parámetros de la imagen. Ambos errores pueden llevar a una mala interpretación del estudio.

La resta de fondo se determina sumando el número de cuentas en fondo ROI y divídalo por el número de píxeles contenidos en el ROI de fondo. Luego, el número resultante se resta de cada píxel del órgano o tejido. Por ejemplo, supongamos que el ROI de fondo fuera de 45 píxeles y contuviera 630 muestras. Número de fondo promedio:

630 muestras/45 píxeles = 14 muestras/píxel

Antialiasing/filtrado

El propósito del suavizado es reducir el ruido y mejorar la calidad visual de una imagen. A menudo, el antialiasing se denomina filtrado. Hay dos tipos de filtros que pueden resultar útiles en el campo de la medicina radiológica: los espaciales y los temporales. Los filtros espaciales se aplican tanto a imágenes estáticas como dinámicas, mientras que los filtros temporales se aplican sólo a imágenes dinámicas.

En el muy método sencillo El suavizado utiliza un cuadrado de 3-3 píxeles (nueve en total) y también determina el valor de cada píxel. Se promedian los valores de los píxeles del cuadrado y este valor se asigna al píxel central (Fig. 4). A criterio del tecnólogo, la misma operación se puede repetir para toda la pantalla de la computadora o para un área limitada. Se pueden realizar operaciones similares con cuadrados de 5 por 5 o 7 por 7.

Figura 4 – 9 píxeles circuito simple suavizado

Una operación similar pero más compleja implica crear un núcleo de filtro ponderando los valores de los píxeles que rodean el píxel central. Cada píxel se multiplica por sus valores ponderados correspondientes. A continuación, se suman los valores del núcleo del filtro. Finalmente, la suma de los valores del núcleo del filtro se divide por la suma de los valores ponderados y se asigna un valor al píxel central (Figura 5).

Figura 5: esquema de suavizado de 9 píxeles con un núcleo de filtro ponderado

La desventaja es que con el suavizado, aunque la imagen puede ser más atractiva visualmente, la imagen puede aparecer borrosa y hay una pérdida en la resolución de la imagen. El uso final del núcleo del filtro implica ponderar valores negativos a lo largo de los píxeles periféricos con un valor positivo en el centro del píxel. Este método de ponderación tiende a amplificar la cantidad de disparidad entre píxeles adyacentes y puede usarse para aumentar la probabilidad de detectar límites de órganos o tejidos.

Resta y normalización digital

Un problema común en la medicina radiológica es evitar que la actividad en curso oculte o enmascare áreas anormales de acumulación de trazadores. Muchas de estas dificultades se han superado mediante el uso de la tecnología SPECT. Sin embargo, se necesitan métodos más inteligentes para extraer información relevante de una imagen plana. Uno de esos métodos es la resta digital. La resta digital implica restar una imagen de otra. Se basa en la premisa de que algunos radiotrazadores están localizados en tejidos normales y patológicos, lo que dificulta la interpretación correcta para el médico. Para ayudar a diferenciar entre tejidos normales y patológicos, se administra un segundo radiotrazador sólo dentro de los tejidos sanos. La imagen de la distribución del segundo radiotrazador se resta de la imagen del primero, quedando únicamente la imagen del tejido anormal. Es fundamental que el paciente permanezca quieto entre la primera y la segunda administración.

Cuando el tecnólogo resta la segunda imagen de alta cantidad de la primera imagen de baja cantidad, se pueden eliminar valores suficientes del tejido anormal para producir una apariencia "normal" (Figura 6).

Figura 6 – Resta digital sin normalización

Para evitar resultados falsos negativos, las imágenes deben normalizarse. La normalización es un proceso matemático en el que se reconcilian muestras dispares entre dos imágenes. Para normalizar la imagen, el tecnólogo debe seleccionar una pequeña área de interés cerca del tejido que se considera normal. El número de muestras en la región de la primera imagen (con un recuento bajo) se divide en gráficos en la misma área de la segunda (con un recuento alto). Esto dará el factor de multiplicación, contando todos los píxeles que componen la primera imagen. En la Figura 7, “zona normal”, en el cálculo este será el píxel superior izquierdo. Este número en el "área normal" (2) dividido por el píxel correspondiente en la segunda imagen (40) da un factor de multiplicación de 20. Todos los píxeles de la primera imagen se multiplican por un factor de 20. Finalmente, la segunda imagen se restará del número de la primera imagen.

Figura 7 – Resta de fondo con normalización

Imagen de perfil

La creación de perfiles de imágenes es un procedimiento simple que se utiliza para cuantificar varios parámetros en una imagen estática. Para perfilar una imagen, el tecnólogo abre la aplicación adecuada en la computadora y coloca la línea en la pantalla de la computadora. La computadora observará los píxeles indicados por la línea y producirá un gráfico del número de recuentos contenidos en los píxeles. Una foto de perfil tiene varios usos. Para un estudio estático de la perfusión miocárdica, se toma un perfil de todo el miocardio para ayudar a determinar el grado de perfusión miocárdica (Figura 8). En el caso de la región sacroilíaca, el perfil se utiliza para evaluar la homogeneidad del agente de absorción ósea de las articulaciones sacroilíacas en la imagen. Finalmente, los perfiles de imagen se pueden utilizar como control para el análisis de contraste de la cámara.

Figura 8 – Imagen de perfil miocárdico

Procesamiento dinámico de imágenes

Una imagen dinámica es un conjunto de imágenes estáticas obtenidas de forma secuencial. Así, la discusión anterior sobre la composición de imágenes estáticas analógicas y digitales se aplica a las imágenes dinámicas. Las imágenes dinámicas obtenidas en formato digital consisten en matrices seleccionadas por el tecnólogo, pero, por regla general, estas matrices son de 64 por 64 o 128 por 128. Si bien estos sensores pueden comprometer la resolución de la imagen, requieren significativamente menos almacenamiento y RAM que los sensores de 256 por 256.

Imágenes dinámicas utilizadas para evaluar la tasa de acumulación y/o tasa de eliminación de radiofármacos de órganos y tejidos. Algunos procedimientos, como la gammagrafía ósea en tres fases y la hemorragia gastrointestinal, solo requieren un examen visual por parte de un médico para realizar una determinación diagnóstica. Otros estudios, como el nefrograma (Figura 9), los estudios de vaciamiento gástrico y la fracción de eyección hepatobiliar, requieren cuantificación como parte del diagnóstico del médico.

Esta sección analiza una serie de técnicas comunes para el procesamiento dinámico de imágenes utilizadas en la práctica clínica. Estos métodos no son necesariamente exclusivos de las imágenes dinámicas y algunos tendrán aplicaciones para las imágenes SPECT o fisiológicamente ocluidas. Estos son los métodos:

Resumir/añadir imágenes;

Filtro de tiempo;

Curvas de tiempo de actividad;

Resumen / adición de imágenes

Resumen de imágenes y relleno son términos intercambiables que se refieren al mismo proceso. Este artículo utilizará el término resumen de imágenes. La suma de imágenes es el proceso de sumar los valores de varias imágenes. Aunque puede haber circunstancias en las que las imágenes resumidas sean cuantitativas, esta es la excepción y no la regla. Debido a que el motivo de la suma de imágenes rara vez se utiliza con fines cuantitativos, no vale la pena realizar la normalización de la suma de imágenes.

Las imágenes de estudio se pueden sumar parcial o completamente para formar una sola imagen. Un método alternativo implica comprimir una imagen dinámica en menos fotogramas. Independientemente del método utilizado, el principal beneficio del apilamiento de imágenes es cosmético. Por ejemplo, se sumarán imágenes secuenciales con un número bajo de estudios para visualizar el órgano o tejido de interés. Obviamente, el tecnólogo facilitará el procesamiento posterior de imágenes de visualización de órganos y tejidos, lo que ayudará al médico en la interpretación visual de los resultados del estudio (Fig. 9).

Figura 9 – (A) nefrograma antes y (B) después de la suma

Filtrado temporal

El propósito del filtrado es reducir el ruido y mejorar la calidad visual de la imagen. El filtrado espacial, a menudo conocido como suavizado, se aplica a imágenes estáticas. Sin embargo, dado que las imágenes dinámicas son imágenes estáticas ubicadas secuencialmente, es aconsejable utilizar filtros espaciales también para las dinámicas.

Para estudios dinámicos se utilizan varios tipos de filtros, filtro de tiempo. Es poco probable que los píxeles en cuadros sucesivos de análisis dinámico experimenten grandes fluctuaciones en las muestras acumuladas. Sin embargo, pequeños cambios en un cuadro con respecto al anterior pueden provocar parpadeos. Los filtros de tiempo reducen con éxito el parpadeo y minimizan las fluctuaciones estadísticas significativas en los datos. Estos filtros utilizan una técnica de promedio ponderado, en la que a un píxel se le asigna un promedio ponderado de píxeles idénticos en los fotogramas anterior y posterior.

Curvas de tiempo de actividad

El uso cuantitativo de imágenes dinámicas para evaluar la tasa de acumulación y/o la tasa de eliminación de radiofármacos de órganos o tejidos está relacionado en última instancia con la curva de tiempo de actividad. Las curvas de tiempo de actividad se utilizan para mostrar cómo cambiarán los recuentos en un área de interés con el tiempo. Los médicos pueden estar interesados en la tasa de acumulación y producción de recuentos (p. ej., nefrograma), la tasa de liberación (p. ej., fracción de eyección hepatobiliar, vaciado gástrico) o simplemente el cambio calculado a lo largo del tiempo (p. ej., ventriculografía radioisotópica).

Independientemente del procedimiento, las curvas de tiempo de actividad comienzan definiendo una región de interés alrededor de un órgano o tejido. El tecnólogo puede utilizar un lápiz óptico o un mouse para dibujar el retorno de la inversión. Sin embargo, existen algunos programas informáticos que realizan la selección automáticamente mediante análisis de contorno. Un número reducido de estudios puede ser un desafío para los tecnólogos, ya que los órganos y tejidos pueden ser difíciles de entender. La delimitación adecuada de la ROI puede requerir que el tecnólogo sume o comprima hasta que los límites del órgano o tejido sean fácilmente discernibles. Para algunos estudios, el ROI seguirá siendo el mismo durante todo el estudio (por ejemplo, nefrograma), mientras que en otros estudios el ROI puede variar. diferente tamaño, forma y ubicación (por ejemplo, vaciamiento gástrico). En la investigación cuantitativa, es esencial corregir los antecedentes.

Una vez contado, se determina un retorno de la inversión (ROI) para cada fotograma y el fondo se resta de cada imagen, normalmente para trazar los datos a lo largo del tiempo a lo largo del eje X y calcularlos a lo largo del eje Y (Figura 10).

Figura 10 – Simulación de la curva de tiempo de actividad

Como resultado, la curva de tiempo será visual y numéricamente comparable a la norma establecida para cada estudio específico. En casi todos los casos, la tasa de acumulación o liberación, así como la forma general de la curva del estudio normal, se utilizan como comparación para determinar la interpretación final de los resultados del estudio.

Conclusión

Varios procedimientos que se aplican a las imágenes estáticas también se pueden aplicar a las imágenes dinámicas. La similitud se debe al hecho de que las imágenes dinámicas son una serie secuencial de imágenes estáticas. Sin embargo, varios procedimientos dinámicos no tienen equivalentes estáticos. Algunas manipulaciones de imágenes estáticas y dinámicas no tienen resultados cuantitativos. Muchos procedimientos tienen como objetivo mejorar la imagen de la imagen. Sin embargo, la falta de resultados cuantitativos no hace que el procedimiento sea menos importante. Esto demuestra que una imagen vale más que mil palabras. Además, alta calidad La mejora de las imágenes de diagnóstico asistida por computadora, mediante una interpretación correcta, puede marcar la diferencia en la mejora de la calidad de vida de una persona.

Lista de literatura usada

1. Bernier D, Christian P, Langan J. Medicina nuclear: tecnología y técnicas. 4ª edición. Calle. Luis, Misuri: Mosby; 1997: 69.
2. Early P, Sodee D. Principios y prácticas de la medicina nuclear. Calle. Luis, Misuri: Mosby; 1995: 231.
3. Mettler F, Guiberteau M. Fundamentos de imágenes de medicina nuclear, 3ª ed. Filadelfia, Pensilvania: W.B. Saunders; 1991: 49.
4. Powsner R, Powsner E. Fundamentos de la física de la medicina nuclear. Malden, Massachusetts: Blackwell Science; 1998: 118-120.
5. Faber T, Folks R. Métodos de procesamiento informático para imágenes de medicina nuclear. J Nucl Med Technol. 1994;22:145-62.

En la familia Photoshop en el nuevo Versiones de Photoshop SS 2014 hay un nuevo filtro. Camino borroso(Path Blur), una gran herramienta para agregar efectos de movimiento y mejorar la sincronización del movimiento en una imagen. Las fotografías con movimiento, ya sea una pelota lanzada, un auto de carreras o un caballo al galope, son mejores para crear un movimiento sincronizado y agregar una narrativa o dirección al movimiento; de lo contrario, las imágenes permanecen estáticas.

En este tutorial, el fotógrafo Tigz Rice te muestra cómo puedes mejorar una foto de una bailarina creando un efecto de sincronización de movimiento en Photoshop.

Tigz también revelará los secretos para trabajar con el nuevo filtro Camino borroso(Filtro Desenfoque de ruta) en nueva versión Programas Photoshop CC 2014.

Finalresultado

Paso 1

Abra la imagen seleccionada en Photoshop CC 2014 y luego convierta la imagen en Objeto inteligente(Objeto inteligente) haciendo clic botón derecho del ratón Pase el mouse sobre la capa con la imagen original y en la ventana que aparece, seleccione la opción ConvertirVElegante-un objeto(Convertir en objeto inteligente).

Clave: Trabajar con un objeto inteligente le brinda la libertad de realizar cambios en cualquier punto de su flujo de trabajo, en lugar de depender del panel Historial.

Paso 2

A continuación vamos Filtro - Galería de desenfoque - Desenfoque de contorno(Filtro > Galería de desenfoque > Desenfoque de ruta), luego aparecerá la ventana de configuración de la herramienta Desenfoque. programa photoshop agregará automáticamente un contorno azul a su imagen para controlar la dirección del desenfoque.

Nota del traductor: Galería de desenfoque(Galería de desenfoque) es la ventana de configuración de la herramienta Desenfoques(Herramientas de desenfoque), uno de los parámetros de configuración para esta herramienta es Camino borroso(Path Blur), esta lección está dedicada a este parámetro.

Haga clic y arrastre al final del trazado para controlar la dirección del desenfoque que aplica. También puedes agregar un punto medio al contorno que puedes mover para darle cierta curvatura al contorno.

Clave: Para agregar puntos adicionales para curvar su camino, haga clic en cualquier lugar a lo largo de la línea azul.

Paso 3

Haga clic en cualquier parte de la imagen + arrastre el mouse para crear aún más contornos borrosos en su imagen. En la imagen original, creé un camino de movimiento para cada pierna y brazo, más uno adicional para la cabeza y un camino final para la tela transparente.

Consejo: Puedes controlar la intensidad de cada trazado desenfocado colocando el ratón sobre el final del trazado y utilizando los pequeños controles deslizantes redondos que aparecen.

Nota del traductor: Controlar la intensidad de cada contorno significa que puedes cambiar la intensidad del desenfoque de cada elemento individual de la imagen.

Etapa 4

En la ventana de configuración de herramientas Desenfoques(Herramientas de desenfoque), en la configuración de parámetros Camino borroso(Path Blur) en el lado derecho del documento, haga clic en el menú desplegable y seleccione la opción “Rear Sync Flash” de la lista que aparece, esta opción simula la configuración de la cámara y crea un destello de luz congelado al final. de cada punto de desenfoque.

Establecer los parámetros Velocidad(Velocidad) y Transición suave(Reducir) hasta conseguir el efecto deseado. Una vez que esté satisfecho con el contorno borroso, haga clic en Aceptar.

Paso 5

De vuelta en la ventana principal de Photoshop, ahora puede ocultar los contornos desenfocados haciendo clic en la máscara de Filtro inteligente y presionando (Ctrl + I) para invertir la máscara en de color negro, este color ocultará el efecto de desenfoque en su imagen. A continuación, seleccione una herramienta Cepillar(Herramienta Pincel (B)), configure un pincel suave, el color del pincel es blanco, y usando este pincel, pinte con cuidado sobre las áreas de la imagen donde le gustaría agregar más movimiento.

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Pasemos a la teoría.

Hay 2 formas de equilibrar una imagen: estática y dinámica.

Estático o estático la composición expresa quietud, estabilidad, calma.

Dinámico o dinámico expresa movimiento, energía, sensación de movimiento, vuelo, rotación.

¿Cómo puedes hacer que los objetos estacionarios se muevan?

Una de las reglas para construir una composición es la regla. En tal imagen se pueden distinguir 5 polos que llaman la atención: el centro y 4 esquinas. La imagen construida en casos grandes será equilibrada, pero estática. Lo cual es genial si el objetivo es transmitir calma, serenidad y estabilidad.

Pero ¿qué pasa si el objetivo es transmitir movimiento o la posibilidad de movimiento, o un indicio de movimiento y energía?

Primero, pensemos en qué elementos de la imagen tienen más peso (los que llaman más la atención) que otros.

Objetos grandes > pequeños

Brillante > oscuro

Color cálido > color frío

Objetos de volumen (3D) > objetos planos (2D)

Alto contraste > bajo contraste

Aislado > Cohesivo

Forma correcta > forma irregular

Nítido, claro > borroso, desenfocado

Es necesario comprender qué es más fuerte, por lo que, por ejemplo, sabiendo que los elementos claros atraen la atención más que los oscuros, los detalles menores del fondo no deben ser más brillantes que el objeto principal de la imagen.

Al igual que diferentes elementos tienen peso diferente, y los 5 polos llaman la atención de diferentes maneras. Las esquinas inferiores tienen más potencia. La fuerza de la percepción visual aumenta de izquierda a derecha, ¿por qué es así? Estamos acostumbrados a leer de arriba a abajo y de izquierda a derecha, por lo que la esquina inferior derecha tendrá más peso, porque en esta posición estamos acostumbrados a terminar =) Y la esquina superior izquierda, en consecuencia, tendrá la menor fuerza =)

Entonces, ¿qué pasaría si modificáramos ligeramente la regla de los tercios y nos desplazáramos ligeramente de las líneas originales de las líneas como en el diagrama?

Según la regla de los tercios, vemos cuatro puntos de intersección, pero para crear dinamismo, 2 de ellos se desplazan a la esquina inferior derecha.

Cuanto mayor sea el peso del objeto y cuanto más alto esté situado, mayor será la energía visual de la imagen.

por ejemplo, composición diagonal dinámica

Otra regla que equilibra los elementos de la imagen es la regla de la pirámide. El fondo es pesado y estable. La composición así construida será estática. Pero puedes darle la vuelta a esta pirámide y luego la parte superior será pesada, pero la imagen aún permanecerá equilibrada, sin embargo, ya es dinámica +)

La presencia de líneas diagonales da dinamismo a la imagen, mientras que lineas horizontales permanecer.

La única forma de entender la diferencia es mirar y dibujar =)

Entonces algunas fotos más.