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"Andreu Alfaro: Les línies d'un poble"
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Utp pd_iy_va_sap6 operaciones morfologicas i

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Utp pd_iy_va_sap6 operaciones morfologicas i

  1. 1. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (WEE2) Sesión: 6 Operaciones morfológicas I MSc. Ing. José C. Benítez P.
  2. 2. Logros de aprendizaje 1. Implementar una función con la dilatación de una imagen de escala de grises en matlab. 2. Operar la dilatación de imágenes de escala de grises con funciones de matlab. 3. Implementar una función con la erosión de una imagen de escala de grises en matlab. 4. Operar la erosión de imágenes de escala de grises con funciones de matlab. 2
  3. 3. 3 Contenido Dilatación y erosión de imágenes en escala de grises: • Introducción. • Dilatación de imágenes escala de grises. • Erosión de imágenes escala de grises.
  4. 4. Introducción Esquema general del análisis de imágenes
  5. 5. Introducción Morfología: • Estudio de la forma y la estructura. Morfología matemática: • Es una técnica de procesado no lineal de la imagen, interesada en la geometría de los objetos • Análisis morfológico: Permite extraer componentes de la imagen que son útiles en la representación y descripción de la forma de las regiones: Fronteras, Esqueletos, etc. • Permite obtener características relevantes de los objetos en la imagen: Forma, Tamaño, etc. • Procesado morfológico: Permite transformar la forma o la estructura de los objetos en una imagen
  6. 6. Introducción Tipos: • Morfología binaria (es la más frecuente). • Morfología de niveles de gris. • Morfología de imágenes poli cromáticas. Usos: • Post-procesado: Por ejemplo, tras un proceso de segmentación • Pre-procesado: Por ejemplo, previo a un sistema de reconocimiento. Aplicaciones: • Análisis de imágenes médicas, teledetección, visión artificial, ...
  7. 7. Introducción • La segmentación no suelen dar un resultado exacto de la delimitación de los objetos o regiones de interés: Aparecen píxeles mal clasificados, bordes imprecisos de los objetos o regiones que están solapadas. Por tanto, antes de extraer más características de medio nivel se requiere de una etapa de pre-procesamiento. En esta fase se suele emplear el tratamiento morfológico. • Es una técnica de procesamiento no lineal de la señal, caracterizada en realzar la geometría y forma de los objetos. • Su fundamento matemático se basa en la teoría de conjuntos. • Aunque en un principio se aplicará sobre las imágenes binarias, luego se extenderá a las imágenes grayscale. Esto permitirá vislumbrar que el procesamiento morfológico también se puede utilizar como técnica de PDS.
  8. 8. Introducción • Concluyendo, estas nuevas herramientas se pueden emplear tanto en el procesado, como en las etapas de segmentación – post procesado o en fases de mayor nivel de información visual. • Actualmente se puede encontrar aplicaciones en la restauración de imágenes, en la detección de bordes, en el análisis de texturas, en el aumento del contraste y hasta en la compresión de imágenes.
  9. 9. Introducción • La morfología matemática se basa en operaciones de teoría de conjuntos. En el caso de imágenes binarias, los conjuntos tratados son subconjuntos de Z2 y en el de las imágenes en escala de grises, se trata de conjuntos de puntos con coordenadas en Z3. • Las operaciones morfológicas simplifican imágenes y conservan las principales características de forma de los objetos. • Un sistema de operadores de este tipo y su composición, permite que las formas subyacentes sean identificadas y reconstruidas de forma óptima a partir de sus formas distorsionadas y ruidosas.
  10. 10. Introducción a las OM • La morfología matemática se puede usar, entre otros, con los siguientes objetivos: Pre-procesamiento de imágenes (supresión de ruidos, simplificación de formas). Destacar la estructura de los objetos (extraer el esqueleto, detección de objetos, envolvente convexa, ampliación, reducción,...) Descripción de objetos (área, perímetro,...)
  11. 11. Introducción a las OM 1. Imágenes binarias Operaciones morfológicas: Dilatación, erosión, Transformada Hit-or-Miss, apertura y clausura. Aplicaciones: Extracción de fronteras y componentes conexas, rellenado de regiones, adelgazamiento y engrosamiento, esqueleto y poda. 2. Imágenes en escala de grises Operaciones morfológicas: dilatación, erosión, apertura, cierre. Aplicaciones: Gradiente morfológico, transformada Top-Hat, texturas y granulometrías.
  12. 12. Elementos del procesado morfológico Los fundamentos del análisis y procesado morfológico se basan en el álgebra de conjuntos y en la topología. Tres elementos: a. Conjuntos (Imágenes) b.Operadores Morfológicos (dilatación, erosión, apertura/cierre) c. Elementos Estructurantes (EE)
  13. 13. Operaciones básicas sobre conjuntos
  14. 14. Operaciones básicas sobre conjuntos
  15. 15. Operaciones lógicas
  16. 16. Operaciones lógicas
  17. 17. Dilatación de imágenes escala de grises
  18. 18. Dilatación de imágenes escala de grises
  19. 19. Dilatación de imágenes escala de grises
  20. 20. Dilatación de imágenes escala de grises
  21. 21. Dilatación de imágenes escala de grises
  22. 22. Dilatación de imágenes escala de grises
  23. 23. Erosión de imágenes escala de grises
  24. 24. Erosión de imágenes escala de grises
  25. 25. Erosión de imágenes escala de grises
  26. 26. Resumen Realizar un resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools) 26 de esta diapositiva. Serán mejor consideradas los resúmenes que tengan información extra a esta diapositiva. Las fuentes adicionales utilizadas en el resumen se presentarán en su carpeta personal del Dropbox y deben conservar el nombre original y agregar al final _S6. Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre: PDI_PaternoM_S6 Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán considerados por el profesor.
  27. 27. 27 Preguntas El resumen con mapas conceptuales solicitado de la Sesión, al menos debe responder las siguientes preguntas: 1. Conceptos de operaciones morfológicas. 2. Clasificación de los OM. 3. Hacer un listado de cinco aplicaciones de las operaciones morfológicas. 4. La dilatación de grises. 5. La erosión de grises. 6. Hacer un listado de cinco aplicaciones de la operación morfológica dilatación de grises. 7. Hacer un listado de cinco aplicaciones de la operación morfológica erosión de grises.
  28. 28. 28 Sesión 6. Operaciones morfológicas I Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial Blog del curso: http://utppdiyva.blogspot.com

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