Procesamiento De Señales Electronicas

ALIASING

El aliasing es el efecto que causa que señales continuas distintas se tornen indistinguibles

cuando se les muestrea digitalmente. El aliasing es un motivo de preocupación mayor en lo que

concierne a la conversión analógica-digital de señales de audio y vídeo: el muestreo incorrecto

de señales analógicas puede provocar que señales de alta frecuencia presenten dicho aliasing

con respecto a señales de baja frecuencia. El aliasing es también una preocupación en el área

de gráficos por ordenador e infografía, donde puede dar origen a patrones de Moiré (en las

imágenes con muchos detalles finos) y también a bordes dentados.

Técnicas de Antialiasing

Existen técnicas para corregir el aliasing. Éstas técnicas, aunque no lo eliminan, reducen

bastante el efecto y consiguen engañar al ojo humano para que perciba los bordes de las

imágenes mucho más suaves.

En el ejemplo siguiente podemos observar la diferencia entre dibujar una línea usando aliasing

y sin él.

A) La primera imagen representa una línea sin antialiasing. Podemos ver que presenta

escalones debido a que las coordenadas que atraviesa la línea no caen sobre píxeles

exactos y hay que decidir que píxel dibujar exactamente. Ésta decisión es la que

provoca que la línea muestre cambios bruscos.

B) Si observamos la segunda línea vemos que los escalones no son tan pronunciados.

Esto se ha conseguido coloreando los píxeles dependiendo del grado en que pertenecen

a la línea original. Ahora ya no se trata de si un píxel pertenece o no a la línea, si no de

la cantidad de línea que cae sobre él.

C) El último ejemplo muestra un tipo de Antialiasing que además utiliza el brillo para

suavizar el cambio entre los píxeles que representan la línea y los de alrededor.

Básicamente consiste en sacrificar en contraste en beneficio de un coloreado mejor.

Aunque se observa una mejora notable, esta corrección no es muy visible en algunos

monitores.

El antialiasing es especialmente útil para suavizar las fuentes en pantalla y lo utilizan la mayoría

de sistemas operativos. En la siguiente imagen se muestra un ejemplo:

A continuación vamos a estudiar las técnicas de antialiasing que nos permiten obtener estos

resultados. Básicamente existen tres tipos principales de algoritmos:

• Ya que el aliasing se produce debido a una baja resolución, una posibilidad consistiría

en incrementar la resolución utilizando una mayor frecuencia de muestreo. Esto

incrementa el coste de la producción de las imágenes.

• Calcular la imagen considerando las intensidades de una región concreta. Este método

se denomina "Prefiltrado".

• Crear la imagen a alta resolución y posteriormente someterla a un filtrado digital para

eliminar las altas frecuencias. Esto se conoce como "Supermuestreo" o "Postfiltrado".

Prefiltrado: Esta técnica determina la intensidad de los píxeles basándose en la cantidad en

que un píxel se encuentra cubierto por un objeto de la imagen. Algunas áreas requerirán

grandes cálculos y aproximaciones integrales, por lo que, a pesar de su precisión para eliminar

los efectos del aliasing, no es el método más adecuado. La técnica del prefiltrado trata un píxel

como un área, y calcula el color del píxel basándose en los píxeles de los objetos de alrededor.

Un ejemplo de esto es la modificación del algoritmo de Bresenham desarrollada por Pitteway y

Watkinson. En dicho algoritmo cada píxel toma una intensidad dependiendo del área de

alrededor de dicho píxel y la línea. Debido al efecto de emborronamiento a lo largo del filo de la

línea, el efecto de aliasing no es tan prominente. El prefiltrado así muestrea la forma del objeto y

toma el píxel más denso de la región. Para otro tipo de formas puede ser necesaria una

computación más costosa. En las siguientes imágenes podemos apreciar la diferencia el

resultado de aplicar la técnica de prefiltrado:

Postfiltrado: La técnica de "supermuestreo" o "postfiltrado" consiste en incrementar la

frecuencia de muestreo utilizada para el renderizado. Durante este proceso se calcula una

imagen virtual de una resolución espacial mayor que la del marco de almacenamiento.

Posteriormente se calcula el promedio de la imagen obteniéndose así la resolución final.

El "postfiltrado" consta básicamente de tres pasos:

1. Se muestrea la imagen original "n" veces sobre la resolución final obteniéndose la

imagen virtual.

2. A la imagen virtual se le pasa un filtro paso bajo.

3. La imagen virtual ya filtrada se vuelve a muestrear a la resolución final.

A la hora de filtrar la imagen virtual también existen varios modos de hacerlo:

· Filtro Cuadrado: Se consideran todos los píxels de la misma forma. A la hora de calcular la

media del grupo de píxels para reducir la resolución de la imagen virtual se valoran todos los

píxels por igual.

· Filtro Cónico: Se considera que un píxel es más influyente en el color resultante cuanto más

cercano al centro de la región de píxeles se encuentre.

· Filtro Gaussiano: Similar al anterior, pero en este caso la variación de importancia conforme

nos alejamos del centro del grupo de píxeles no se produce de forma lineal. De esta forma el

cambio es más suave.

A pesar de todo, este método también tiene algunas desventajas:

• Existe un límite técnico y económico para la resolución máxima de la imagen virtual.

• A veces la frecuencia de las imágenes puede extenderse hasta el infinito, esto reduce el

Aliasing pero aumenta el límite de Nyquist.

Existe una técnica contraria al Antialiasing llamada "Dithering". Esta técnica consistente en

obtener un mayor número de colores de los que puede representar el dispositivo que estemos

usando a cambio de sacrificar algunos detalles. La forma

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