b'\n_START_ARTICLE_\nDetecci\xc3\xb3n de corte\n_START_PARAGRAPH_\nSe conoce como detecci\xc3\xb3n de corte a la detecci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica de cortes en v\xc3\xaddeo digital.\n_START_SECTION_\nProp\xc3\xb3sito\n_START_PARAGRAPH_\nLa detecci\xc3\xb3n de corte es un recurso empleado en la postproducci\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo mediante computadora que le ahorra al operario la lenta tarea de buscar los cortes a mano. La detecci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica de cortes tambi\xc3\xa9n es uno de los pilares fundamentales del campo del archivado autom\xc3\xa1tico de v\xc3\xaddeo, cuyo objetivo consiste en producir \xc3\xadndices para grandes archivos de material de v\xc3\xaddeo. La detecci\xc3\xb3n de corte puede ayudar tanto en la tarea de clasificar los v\xc3\xaddeos como a la hora de elegir im\xc3\xa1genes para una previsualizaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nCortes bruscos y suaves\n_START_PARAGRAPH_\nSe pueden diferenciar dos tipos de corte, los duros (conocidos en ingl\xc3\xa9s como hard cut) o suave (en ingl\xc3\xa9s soft cut). Los cortes duros dan fin a la escena s\xc3\xbabita y abruptamente, dando paso en el siguiente fotograma a la pr\xc3\xb3xima escena. En contraste, en un corte suave la primera escena se desvanece gradualmente dando paso a la escena siguiente._NEWLINE_Mientras que con los algoritmos modernos se pueden detectar los cortes duros con muy buenos resultados, los cortes suaves siguen suponiendo un desaf\xc3\xado para el procesamiento de imagen. El cambio brusco del contenido completo de la imagen en un corte duro puede detectarse con facilidad con t\xc3\xa9cnicas simples como la diferencia de histogramas. El cambio gradual del contenido en un cambio suave da lugar a errores frecuentes de los algoritmos de detecci\xc3\xb3n actuales, pues confunden con facilidad escenas con movimiento de los objetos filmados y los cortes suaves.\n_START_SECTION_\nCuantizaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nLa optimizaci\xc3\xb3n del filtrado no es una tarea sencilla. Se han dise\xc3\xb1ado muchos algoritmos para acometerla, con m\xc3\xa1s o menos ventajas._NEWLINE_La Suma de diferencias absolutas es probablemente la aproximaci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s evidente de evaluar las diferencias entre dos fotogramas: Los valores de color de una imagen se comparan pixel a pixel con los de la siguiente y se suman los valores absolutos de las diferencias. El resultado es un n\xc3\xbamero positivo que representa lo grandes que son las diferencias punto a punto entre dos im\xc3\xa1genes. El algoritmo es muy sensible a peque\xc3\xb1os cambios y da lugar a valores altos en ocasiones en las que no hay ning\xc3\xban corte, especialmente en movimientos r\xc3\xa1pidos de c\xc3\xa1mara, explosiones o al encenderse una luz en una escena que previamente era oscura. Por otra parte no reacciona a la mayor\xc3\xada de cortes suaves, en los que los cambios se producen demasiado lentamente y por tanto el valor de las diferencias entre p\xc3\xadxeles de fotogramas sucesivos no crece sustancialmente. Sin embargo, este proceso se aplica con frecuencia, gracias a que los cortes duros se pueden detectar con seguridad y es muy r\xc3\xa1pido, tanto de implementar como en su ejecuci\xc3\xb3n._NEWLINE_El m\xc3\xa9todo de diferencia de histogramas es una variaci\xc3\xb3n menor de la suma de diferencias absolutas. En lugar de comparar las im\xc3\xa1genes pixel a pixel entre, se comparan los histogramas. Un histograma almacena para cada color primario (rojo, verde, azul) o su luminancia el n\xc3\xbamero de p\xc3\xadxeles de una imagen que tienen cada valor. La diferencia de histogramas proporciona una medida de c\xc3\xb3mo el contenido total de la imagen se diferencia del de otra. Este m\xc3\xa9todo presenta la desventaja de que es posible que dos im\xc3\xa1genes completamente diferentes tengan histogramas muy similares e incluso id\xc3\xa9nticos\xe2\x80\x94por ejemplo, un fotograma que muestra el mar y la arena de la playa, y otro que representa un cielo y un campo de trigo. No hay ninguna garant\xc3\xada de que se puedan detectar los cambios duros con seguridad. Por otra parte, el m\xc3\xa9todo de la diferencia de histogramas es menos sensible a errores debidos a peque\xc3\xb1as diferencias en la imagen debidas a movimientos de c\xc3\xa1mara o de los objetos capturados._NEWLINE_El m\xc3\xa9todo de Edge Change Ratio (t\xc3\xa9rmino ingl\xc3\xa9s para \xc2\xabtasa de cambio de bordes\xc2\xbb) aporta informaci\xc3\xb3n sobre las diferencias de contenido entre dos im\xc3\xa1genes. Primero se buscan los contornos de todos los objetos de la imagen. Entonces se comparan los bordes de los objetos de las dos im\xc3\xa1genes y se determina la proporci\xc3\xb3n de bordes de objetos del primer fotograma que desaparecen y la cantidad de objetos nuevos que aparecen en el siguiente fotograma. Se debe de calcular tambi\xc3\xa9n c\xc3\xb3mo de grandes son las diferencias entre los objetos representados. La Edge Change Ratio es uno de los mejores indicadores de la presencia de cortes. Es muy susceptible a los cortes duros y algunas formas de cambios suaves se pueden detectar tambi\xc3\xa9n con seguridad. Sin embargo tiene la desventaja de fallar en algunas transiciones, como por ejemplo cuando van apareciendo franjas que forman parte de la nueva escena, hasta que llenan la imagen y se completa el corte.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Otra posibilidad es combinar los diferentes m\xc3\xa9todos y ponderar sus resultados.\n_START_SECTION_\nFiltrado\n_START_PARAGRAPH_\nEl filtrado simple por umbral puede extenderse, de forma que se combinen varios valores que exceden el umbral en un solo punto que identifica al corte. Para esto se debe elige una distancia m\xc3\xadnima que pueden tener dos valores que excedan el umbral para que el sistema los interprete como dos cortes diferentes y en estos casos se escoge del intervalo de frames un solo punto\xe2\x80\x94normalmente el que tiene el valor mayor del intervalo.'