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Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 6
Ing. José C. Benítez P.
Operaciones morfológicas I
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.
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Contenido
Dilatación y erosión de imágenes en escala de grises:
• Introducción.
• Dilatación de imágenes escala de grises.
• Erosión de imágenes escala de grises.
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
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, ...
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.
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.
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.
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 OM1. 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.
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)
Resumen
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� 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 _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.
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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.