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Tipos de Operaciones Morfológicas

es un amplio conjunto de operaciones de procesamiento de imágenes que procesan imágenes basadas en formas.Morfología Las operaciones morfológicas aplican un elemento de estructuración a una imagen de entrada, creando una imagen de salida del mismo tamaño. En una operación morfológica, el valor de cada píxel de la imagen de salida se basa en una comparación del píxel correspondiente en la imagen de entrada con sus vecinos.

Dilatación morfológica y erosión

Las operaciones morfológicas más básicas son la dilatación y la erosión. La dilatación agrega píxeles a los límites de los objetos de una imagen, mientras que la erosión elimina los píxeles en los límites de los objetos. El número de píxeles agregados o eliminados de los objetos de una imagen depende del tamaño y la forma del utilizado para procesar la imagen.elemento estructurante En las operaciones de dilatación morfológica y erosión, el estado de cualquier píxel dado en la imagen de salida se determina aplicando una regla al píxel correspondiente y a sus vecinos en la imagen de entrada. La regla utilizada para procesar los píxeles define la operación como una dilatación o una erosión. Esta tabla enumera las reglas para la dilatación y la erosión.

Reglas para la dilatación y la erosión

Operación

Regla

Ejemplo (imagen original y procesada)

Dilatación

El valor del píxel de salida es el valor de todos los píxeles de la vecindad.Máximo En una imagen binaria, un píxel se establece en si alguno de los píxeles vecinos tiene el valor .11

La dilatación morfológica hace que los objetos sean más visibles y rellena pequeños agujeros en los objetos.

Erosión

El valor del píxel de salida es el valor de todos los píxeles de la vecindad.Mínimo En una imagen binaria, un píxel se establece en si alguno de los píxeles vecinos tiene el valor .00

La erosión morfológica elimina las islas y los objetos pequeños para que sólo queden objetos sustantivos.

La siguiente figura ilustra la dilatación de una imagen binaria. Observe cómo el elemento de estructuración define la vecindad del píxel de interés, que está en círculo. La función de dilatación aplica la regla adecuada a los píxeles de la vecindad y asigna un valor al píxel correspondiente en la imagen de salida. En la figura, la función de dilatación morfológica establece el valor del píxel de salida porque uno de los elementos de la vecindad definidos por el elemento de estructuración está activado.1 Para obtener más información, consulte .Elementos estructurante

Dilatación morfológica de una imagen binaria

La figura siguiente ilustra este procesamiento para una imagen en escala de grises. La figura muestra el procesamiento de un píxel determinado en la imagen de entrada. Observe cómo la función aplica la regla a la vecindad del píxel de entrada y utiliza el valor más alto de todos los píxeles de la vecindad como el valor del píxel correspondiente en la imagen de salida.

Dilatación morfológica de una imagen en escala de grises

Operaciones basadas en la dilatación y la erosión

La dilatación y la erosión se utilizan a menudo en combinación para implementar operaciones de procesamiento de imágenes. Por ejemplo, la definición de una imagen morfológica es una erosión seguida de una dilatación, utilizando el mismo elemento de estructuración para ambas operaciones.Apertura Puede combinar la dilatación y la erosión para eliminar objetos pequeños de una imagen y suavizar el borde de objetos grandes.

Esta tabla enumera las funciones de la caja de herramientas que realizan operaciones morfológicas comunes basadas en la dilatación y la erosión.

Función

Definición morfológica

Ejemplo (imagen original y procesada)

imopen

Realizar apertura morfológica. La operación de apertura erosiona una imagen y luego dilata la imagen erosionada, utilizando el mismo elemento de estructuración para ambas operaciones.

La apertura morfológica es útil para eliminar objetos pequeños de una imagen conservando la forma y el tamaño de los objetos más grandes de la imagen. Para obtener un ejemplo, consulte .Utilice apertura morfológica para extraer grandes características de imagen

imclose

Realizar cierre morfológico. La operación de cierre dilata una imagen y, a continuación, erosiona la imagen dilatada, utilizando el mismo elemento de estructuración para ambas operaciones.

El cierre morfológico es útil para rellenar pequeños agujeros de una imagen conservando la forma y el tamaño de los objetos de la imagen.

bwskel

objetos en una imagen binaria.Skeletonize El proceso de esqueletización erosiona todos los objetos a líneas constructivas sin cambiar la estructura esencial de los objetos, como los agujeros y ramas existentes.

bwperim

Buscar perímetro de objetos en una imagen binaria. Un píxel forma parte del perímetro si es distinto de cero y está conectado a al menos un píxel de valor cero.

bwhitmiss

Realice la transformación de hit-miss binario. La transformación hit-miss conserva los píxeles de una imagen binaria cuyas vecindades coinciden con la forma de un elemento de estructuración y no coinciden con la forma de un segundo elemento de estructuración desarticulado.

Las transformaciones hit-miss se pueden utilizar para detectar patrones en una imagen.

En este ejemplo se utiliza un elemento de estructuración con una vecindad por encima y a la derecha del centro, y un segundo elemento de estructuración con una vecindad debajo y a la izquierda del centro. La transformación conserva los píxeles con vecinos solo en la parte superior y derecha.

imtophat

Realizar una transformación morfológica de sombrero superior. La transformación top-hat abre una imagen y, a continuación, resta la imagen abierta de la imagen original.

La transformación del sombrero superior se puede utilizar para mejorar el contraste en una imagen en escala de grises con iluminación no uniforme. La transformación también puede aislar pequeños objetos brillantes en una imagen.

imbothat

Realizar la transformación morfológica del sombrero inferior. La transformación del sombrero inferior cierra una imagen y, a continuación, resta la imagen original de la imagen cerrada.

La transformación del sombrero inferior se puede utilizar para encontrar valles de intensidad en una imagen en escala de grises.

Consulte también

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