View
1.863
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 7
MSc. Ing. José C. Benítez P.
Operaciones morfológicas II
Logros de aprendizaje
1. Conocer las operaciones morfológicas aplicadas a los
diferentes tipos de imágenes digitales.
2. Procesar morfológicamente las imágenes digitales.
3. Implementar las operaciones morfológicas de las
imágenes binarias.
4. Dilatar una imagen binaria.
5. Erosionar una imagen binaria.
6. Aperturar una imagen binaria.
7. Clausurar una imagen.
8. Extraer las fronteras (borde) de una imagen.
9. Rellenar regiones de una imagen.
2
3
Contenido
Operaciones morfológicas II:
• Introducción.
• Elementos del procesado morfológico.
• Dilatación binaria.
• Erosión binaria.
• Apertura (erosión + dilatación).
• Clausura (dilatación + erosión).
• Bordes utilizando OM.
• Rellenado de regiones (Fill Hole ).
• Resumen de operaciones morfológicas.
Introducción a las OM
Esquema general del análisis de imágenes
Introducción a las OM
� 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, …
• Permite obtener características relevantes de los objetos en la imagen: �Forma�Tamaño, ...
• Procesado morfológico: Permite transformar la forma o la estructura de los objetos en una imagen
Introducción a las OM
� Tipos:
• Morfología binaria (es la más frecuente).
• Morfología de niveles de gris.
• Morfología de imágenes policromáticas.
� 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, ...
Introducción a las OM
• Las tareas de 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 binarizadas, luego se extenderá a las imágenes en niveles de grises. Este uso a niveles de grises permitirá vislumbrar que el procesamiento morfológico también se puede utilizar como técnica de procesado de la señal.
Introducción a las OM
• Concluyendo, estas nuevas herramientas se
pueden emplear tanto en el procesado, como en
las etapas de segmentación - postprocesado 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.
Introducción a las OM
• 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.
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,...)
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.
Dilatación
Dada una imagen A, y un elemento estructural B, (ambas imágenes binarias con fondo blanco), la dilatación de A por B se define como:
Tengamos en cuenta que, para la intersección sólo consideramos los píxeles negros de A y B.El primer elemento de la dilatación, A, está asociado con la imagen que se está procesando y el segundo recibe el nombre de elemento estructural, la forma que actúa sobre A en la dilatación para producir A ⊕ B .
Dilatación
Dilatación
Dilatación
Dilatación
Dilatación
Dilatación
Dilatación
Erosión
Dada una imagen A, y un elemento estructural B, (ambas imágenes binarias con fondo blanco), la erosión de una imagen, A, por un elemento estructural, B, es el conjunto de todos los elementos x para los cuales B trasladado por x está contenido en A:
Tengamos en cuenta que, para la condición Bx ⊆ ⊆ ⊆ ⊆ A, sólo consideramos los píxeles negros de A y B.
La erosión es la operación morfológica dual de la dilatación.
La erosión se concibe usualmente como una reducción de la imagen original.
Erosión
Erosión
Erosión
Erosión
Erosión
Erosión
Erosión
Erosión
Dilatación y Erosión
Ejercicios:
• ¿En qué condiciones A ⊆⊆⊆⊆ A ⊕ B?
• ¿ A Θ Θ Θ Θ B ⊆⊆⊆⊆ A?
• ¿Cuándo se dan las inclusiones contrarias?
Para practicar:
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/morops.htm
Apertura
Apertura
Apertura
Clausura
Clausura
Clausura
Clausura
Clausura
Apertura y Clausura (Cierre)
Bordes mediante erosión
Extracción de la frontera
La frontera de un conjunto A se puede obtener primero erosionando A por un elemento estructural apropiado, B, y realizando posteriormente la diferencia entre A y su erosión. Es decir,
El elemento estructural B usado más frecuentemente es el cuadrado 3x3 (como en el ejemplo que se muestra a continuación). Usando otros tamaños, por ejemplo 5 x 5, se ampliaría el grosor de la frontera a dos o tres píxeles.
Bordes mediante erosión
Bordes mediante erosión
Rellenado de regiones (Fill Hole ).
Rellenado de regiones (Fill Hole ).
Relleno de regiones (Fill Hole ).
Relleno de regiones (Fill Hole ).
Resumen de Operaciones morfológicas I
Resumen de Operaciones morfológicas II
Resumen de Operaciones morfológicas II
Resumen
49
� Realizar un resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools)
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 _S7.
� Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su
carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre:
PDI_PaternoM_S7
Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán considerados
por el profesor.
50
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 binaria y sus propiedades.
5. La erosión binaria y sus propiedades.
6. EL teorema de la dualidad de la erosión y la dilatación.
7. La apertura y la clausura.
8. Extracción de bordes mediante erosión.
9. Rellenado de regiones.
10. Hacer un cuadro sinóptico de las distintas OM.
51
Sesion7. Operaciones morfológicas II
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
Blog del curso:
http://utppdiyva.blogspot.com
Recommended