Imagen Morfologicas
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Este documento describe operaciones morfológicas en procesamiento de imágenes como dilatación, erosión, apertura y cerradura. La dilatación amplía bordes de objetos y une puntos próximos, mientras que la erosión reduce bordes y separa puntos. La apertura suaviza contornos eliminando pequeñas protuberancias, y la cerradura rellena detalles conectando objetos próximos. Estas operaciones requieren de un elemento estructural que define la vecindad de píxeles a modificar.
![Dilatación: Escala de grises % Ejemplo de dilatación % Imagen de entrada I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; imshow(imresize(I,[520,520])); % Se define el elemento estructural Ele=strel('square',3); % Se aplica dilatación I1=imdilate(I, Ele); figure; imshow(imresize(I1,[520,520])); 15 27 8 100 95 1 125 30 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 27 8 100 125 1 125 30 2](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-6-320.jpg)
![Dilatación: Escala de grises(II) >> I1 0 0 0 0 0 0 0 0 15 27 27 27 8 0 0 100 100 100 95 8 0 0 125 125 125 95 8 0 0 125 125 125 95 2 0 0 125 125 125 30 2 0 0 0 0 0 0 0 0 % Ejemplo de dilatación % Imagen de entrada I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; imshow(imresize(I,[520,520])); % Se define el elemento estructural Ele=strel('square',3); % Se aplica dilatación I1=imdilate(I, Ele); figure; imshow(imresize(I1,[520,520]));](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-7-320.jpg)
![Erosión: Escala de grises Si en el ejemplo anterior del programa MATLAB se sustituye la función imdilate por imerode resulta: I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; I1 =[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] Entrada Salida](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-10-320.jpg)
![Elemento Estructural (IV) >> a=[0 1 0 1; 0 0 0 0; 0 0 0 0; 1 0 1 0]; >> se=strel('arbitrary',a) 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 >> ee=strel('line', 7, 135) 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-15-320.jpg)
![Elemento Estructural (V) >> ee=strel('octagon', 3) 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 >> ee=strel('rectangle', [4 3]) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-16-320.jpg)
![Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) Conjunto de puntos a los que simultáneamente coinciden B1 en A y B2 en el complemento de A >>b1=strel([0 0 0; 0 1 1; 0 1 0]); >>c1=imerode(a, b1); >>b2=strel([1 1 1; 1 0 0; 1 0 0]); >>c2=imerode(imcomplement(a), b2); >>c3=c1&c2; Función general >>c3=bwhitmiss(a, b1, b2);](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-43-320.jpg)
![Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) (III) % Se definen los elementos estructurales >> b11=strel([0 0 0; 0 1 1; 0 1 0]); >> b12=strel([1 1 1; 1 0 0; 1 0 0]); >> b21=strel([0 0 0; 1 1 0; 0 1 0]); >> b22=strel([1 1 1; 0 0 1; 0 0 1]); >> b31=strel([0 1 0; 1 1 0; 0 0 0]); >> b32=strel([0 0 1; 0 0 1; 1 1 1]); >> b41=strel([0 1 0; 0 1 1; 0 0 0]); >> b42=strel([1 0 0; 1 0 0; 1 1 1]); % Se identifican los píxeles que definen las esquinas del rectángulo >> III=bwhitmiss(II, b11, b12); >> IV=bwhitmiss(II, b21, b22); >> V=bwhitmiss(II, b31, b32); >> VI=bwhitmiss(II, b41, b42); % Se unen las esquinas identificadas >> VII=III+IV+V+VI; % Se amplía para visualizar >> VIII=imdilate(VII,ee); >> imshow(VIII)](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-45-320.jpg)
![Llenar huecos Pasos del algoritmo : Imagen “semilla” (todos ceros excepto un 1) Repetir hasta % Define imagen semilla II=uint8(zeros(size(I))); [a, b]=size(I); a=uint8(a/2); b=uint8(b/2); II(a,b)=uint8(255); %Aplica el algoritmo ee=strel('square',3); while (I-II)~=0 II=((imdilate(II,ee))& (~I)) end Deben conocerse los puntos en los huecos a llenar](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-50-320.jpg)
![Llenar huecos (II) >> points=[122,147;146,396;308,233] points = 122 147 146 396 308 233 >> II = imfill(I,points);](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-51-320.jpg)
![Conectividad (II) >> conndef(2,'min') 0 1 0 1 1 1 0 1 0 >> conndef(2,'max') 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Función que define conectividad (dimensión 2) Vecindad 8 Conectividad definida por el programador >> vertical [0 1 0 0 1 0 0 1 0]](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-53-320.jpg)
![Operaciones en escala de grises (V) Región máxima con umbral Píxeles con valores de intensidad máximo en un intervalo Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_max - nmin ; I_max ] Ejemplo: nmin = 63 == [192; 255] I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-75-320.jpg)
![Operaciones en escala de grises (VII) Región mínima con umbral Píxeles con valores de intensidad mínimo en un intervalo Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región mínima: [ I_min ; I_min+nmax ] Ejemplo: nmax = 77 == [51; 128] I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-77-320.jpg)
![Operaciones en escala de grises (X) Suprimir región máxima Reduce a la intensidad mínima determinado umbral Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_max - nmin ; I_max ] Ejemplo: nmin = 105 == [150; 255]=150 I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-79-320.jpg)
![Operaciones en escala de grises (XII) Suprimir región mínima Reduce a la intensidad mínima determinado umbral Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_min ; I_min+nmax ] Ejemplo: nmin = 77 == [51; 128]=128 I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51](https://image.slidesharecdn.com/imagenmorfologicas-1211279653833922-8/85/Imagen-Morfologicas-81-320.jpg)
Imagen Morfologicas
- 2. Operaciones morfológicas Morfología: Rama de la biología que trata de la forma y estructura de animales y plantas Morfología en imágenes : Herramientas y métodos utilizados para extraer componentes de la misma, útiles en la descripción y representación de formas (contornos, esqueletos, etc….)
- 3. Operaciones morfológicas (II) El valor de cada píxel en la imagen de salida depende del valor de ese píxel en la imagen de entrada y su relación con la vecindad Elemento estructural: Define el tamaño y la forma de la vecindad en la que se aplicará la operación morfológica 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
- 4. Dilatación Dilatación: Se adiciona píxeles al contorno de objetos presentes en la imagen Píxel de salida: Máximo de los píxeles presentes en la vecindad definida por el elemento estructural Imagen de entrada Elemento estructural Imagen de salida 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0
- 5. Dilatación (II) Pasos para aplicar la dilatación 1.- Seleccionar el píxel de la imagen original a tratar 2.- Buscar el mayor de los píxeles de la vecindad, incluido el central, definidos por la forma y tamaño del elemento estructural 3.- Sustituir el valor del píxel por el máximo valor Los anteriores pasos se ejecutan para todos los píxeles de la imagen
- 6. Dilatación: Escala de grises % Ejemplo de dilatación % Imagen de entrada I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; imshow(imresize(I,[520,520])); % Se define el elemento estructural Ele=strel('square',3); % Se aplica dilatación I1=imdilate(I, Ele); figure; imshow(imresize(I1,[520,520])); 15 27 8 100 95 1 125 30 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15 27 8 100 125 1 125 30 2
- 7. Dilatación: Escala de grises(II) >> I1 0 0 0 0 0 0 0 0 15 27 27 27 8 0 0 100 100 100 95 8 0 0 125 125 125 95 8 0 0 125 125 125 95 2 0 0 125 125 125 30 2 0 0 0 0 0 0 0 0 % Ejemplo de dilatación % Imagen de entrada I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; imshow(imresize(I,[520,520])); % Se define el elemento estructural Ele=strel('square',3); % Se aplica dilatación I1=imdilate(I, Ele); figure; imshow(imresize(I1,[520,520]));
- 8. Dilatación: Escala de grises(III)
- 9. Erosión Erosión: En imágenes binarias, elimina píxeles del contorno de objetos presentes en la imagen Píxel de salida: Mínimo de los píxeles presentes en la vecindad definida por el elemento estructural Imagen de entrada Elemento estructural Imagen de salida 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0
- 10. Erosión: Escala de grises Si en el ejemplo anterior del programa MATLAB se sustituye la función imdilate por imerode resulta: I=[0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 15 27 8 0 0; 0 0 100 95 1 0 0; 0 0 125 30 2 0 0; 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0]; I1 =[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] Entrada Salida
- 11. Erosión: Escala de grises (II)
- 12. Elemento Estructural Elemento estructural: Define la forma y el tamaño de la vecindad del píxel que será analizado, para posteriormente alterar su valor Composición: Formada por ceros y unos de forma y tamaño arbitrario en la cual las posiciones donde está el uno define la vecindad Matriz que define el elemento estructural : Tiene un tamaño muy inferior al tamaño de la matriz original que define la imagen a la que modificará
- 13. Elemento Estructural (II) Origen del elemento estructural Centro=(tamaño+1)/2 Para el elemento estructural cuadrado de tamaño 3x3 el centro será: Centro=(3+1x3+1)/2=2x2 (3x3) 1 1 1 1 1 1 1 1 1
- 14. Elemento Estructural (III) >> ee=strel('diamond', 3) 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 >> ee=strel('disk', 4) 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0
- 15. Elemento Estructural (IV) >> a=[0 1 0 1; 0 0 0 0; 0 0 0 0; 1 0 1 0]; >> se=strel('arbitrary',a) 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 >> ee=strel('line', 7, 135) 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
- 16. Elemento Estructural (V) >> ee=strel('octagon', 3) 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 >> ee=strel('rectangle', [4 3]) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
- 17. Recuperación de caracteres incompletos ee=strel('diamond', 1) Sal = imdilate(I,ee); Imagen: www.imageprocessingplace.com
- 18. Referencias de aplicación de la dilatación ee=strel('disk',18,0); I4=imdilate(I, ee);
- 19. Referencias de aplicación de la dilatación (II) ee=strel('square',20); I5=imdilate(I, ee);
- 20. Ejemplo de aplicación de la dilatación >> I=imread('pirata.jpg'); >> II=im2bw(I); % Se define el elemento estructural >> eI1=strel('disk', 2) % Se aplica la dilatación >> I1=imdilate(II, eI1);
- 21. Referencias de aplicación de la erosión ee=strel('square',5); I1=imerode(I, ee);
- 22. Referencias de aplicación de la erosión (II) ee=strel('square',3); I2=imerode(I, ee);
- 23. Referencias de aplicación de la erosión (III) ee=strel('disk',18,0); I3=imerode(I, ee);
- 24. Ejemplo de aplicación de la erosión % Se define el elemento estructural >> eI1=strel('disk', 3) % Se aplica la erosión >> I1=imerode(II, eI1);
- 25. Ejemplo de aplicación de la erosión (II)
- 26. Dilatación vs erosión Dilatación Amplía bordes Une objetos próximos Une puntos blancos próximos Elimina detalles negros pequeños Erosión Reduce bordes Separa objetos próximos Elimina puntos blancos separados Amplía detalles negros pequeños
- 27. Combinación de la dilatación y la erosión Apertura: Es la realización de una erosión seguida de una dilatación , utilizando el mismo elemento estructural en ambas operaciones Aplicaciones: Suaviza contornos de los objetos Elimina pequeñas protuberancias Rompe conexiones débiles ee=strel('diamond', 2); I1=imerode(I,ee); I2=imdilate(I1,ee); ee=strel('diamond', 2); I2=imopen(I,ee);
- 28. Apertura imshow(I2) ee=strel('diamond', 4); Sal = imopen(I2,ee); Sal1=im2bw(Sal, 0.9);
- 29. Apertura (II) Definir y aislar formas, para contar
- 30. Combinación de la dilatación y la erosión (II) Cerradura: Es la realización de una dilatación seguida de una erosión , utilizando el mismo elemento estructural en ambas operaciones Aplicaciones: Rellenar detalles, conectando objetos que están próximos entre sí También suaviza los contornos Rellena vacíos en el contorno Elimina pequeños huecos ee=strel('diamond', 3); I1=imdilate(I,ee); I2=imerode(I1,ee); ee=strel('diamond', 3); I2=imclose(I,ee);
- 31. Cerradura ee=strel('diamond', 3); I2=imclose(I,ee);
- 32. Cerradura (II) % Se define el elemento estructural >> eI1=strel('disk', 5); % Se aplica la cerradura >> III=imclose(II,eI1); Aumentar la definición de formas
- 33. Comparación entre Apertura y Cerradura Elemento estructural: >> ee=strel('square', 12) Original Apertura Cerradura
- 34. Comparación entre Apertura y Cerradura (II) Elemento estructural: >> ee=strel('square', 12) Original Apertura Cerradura
- 35. Comparación entre Apertura y Cerradura (III) Apertura Cerradura
- 36. Ejemplos de Aplicación >> RGB = imread('pillsetc.png'); imshow(RGB); I = rgb2gray(RGB); threshold = graythresh(I); bw = im2bw(I,threshold); Definición de formas
- 37. Ejemplos de Aplicación (II) bw = bwareaopen(bw,30); Se eliminan los objetos con menos de 30 píxeles 8 conectados
- 38. Ejemplos de Aplicación (III) se = strel('disk',2); bw = imclose(bw,se); Llena espacio existente en el casquillo de la pluma
- 39. Ejemplos de Aplicación (IV) Eliminar ruido manteniendo formas Erosionar Dilatar Dilatar Erosionar Apertura Cerradura
- 40. Ejemplos de Aplicación (V) Definición de caracteres Programa del ejemplo
- 41. Otras operaciones compuestas: Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) Se define por la siguiente expresión: Imagen Complemento de la imagen Elemento Estructural 1 Elemento Estructural 2 Operación AND de la imagen, erosionada con un elemento estructural y el complemento de la imagen, erosionada con otro elemento estructural
- 42. Operaciones lógicas entre imágenes >> III=Iⅈ (AND) >> IV=I|II; (OR) >> V=~II;(NO) >> VI=II&~I;(Diferencia) I II
- 43. Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) Conjunto de puntos a los que simultáneamente coinciden B1 en A y B2 en el complemento de A >>b1=strel([0 0 0; 0 1 1; 0 1 0]); >>c1=imerode(a, b1); >>b2=strel([1 1 1; 1 0 0; 1 0 0]); >>c2=imerode(imcomplement(a), b2); >>c3=c1&c2; Función general >>c3=bwhitmiss(a, b1, b2);
- 44. Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) (II) Detectar esquinas Aplicaciones: Identificar configuración predefinida de píxeles Detectar píxeles aislados Puntos finales de líneas
- 45. Transformada de ganancia o pérdida (hit-or-miss) (III) % Se definen los elementos estructurales >> b11=strel([0 0 0; 0 1 1; 0 1 0]); >> b12=strel([1 1 1; 1 0 0; 1 0 0]); >> b21=strel([0 0 0; 1 1 0; 0 1 0]); >> b22=strel([1 1 1; 0 0 1; 0 0 1]); >> b31=strel([0 1 0; 1 1 0; 0 0 0]); >> b32=strel([0 0 1; 0 0 1; 1 1 1]); >> b41=strel([0 1 0; 0 1 1; 0 0 0]); >> b42=strel([1 0 0; 1 0 0; 1 1 1]); % Se identifican los píxeles que definen las esquinas del rectángulo >> III=bwhitmiss(II, b11, b12); >> IV=bwhitmiss(II, b21, b22); >> V=bwhitmiss(II, b31, b32); >> VI=bwhitmiss(II, b41, b42); % Se unen las esquinas identificadas >> VII=III+IV+V+VI; % Se amplía para visualizar >> VIII=imdilate(VII,ee); >> imshow(VIII)
- 46. Obtención del perímetro Sustracción a la imagen la erosión de la imagen >>ee = strel('diamond',3) >>bw1=imerode(bw, ee); >>bw2=bw-bw1; El perímetro puede ser más delgado en función del elemento estructural que se utilice
- 47. Obtención del perímetro (II) Sustracción a la dilatación de la imagen la erosión de la propia imagen >>I1=imdilate(I,ee); >>I2=imerode(I,ee); >>I3=imsubtract(I1,I2);
- 48. Obtención del perímetro (III) % Se erosiona y sustrae >> eI1=strel('square', 5); >> V=imerode(IV,eI1); >> VI=imsubtract(IV,V); % Se dilata y sustrae la imagen erosionada >> VII=imdilate(IV,eI1); >> VIII=imsubtract(VII,V);
- 49. Obtención del perímetro (IV) >>III=im2bw(II,.7); >>IV=bwperim(III,8); Conectividad
- 50. Llenar huecos Pasos del algoritmo : Imagen “semilla” (todos ceros excepto un 1) Repetir hasta % Define imagen semilla II=uint8(zeros(size(I))); [a, b]=size(I); a=uint8(a/2); b=uint8(b/2); II(a,b)=uint8(255); %Aplica el algoritmo ee=strel('square',3); while (I-II)~=0 II=((imdilate(II,ee))& (~I)) end Deben conocerse los puntos en los huecos a llenar
- 51. Llenar huecos (II) >> points=[122,147;146,396;308,233] points = 122 147 146 396 308 233 >> II = imfill(I,points);
- 52. Conectividad % Función para calcular el perímetro BW2 = bwperim(BW1,conn) Conectividad Depende de la vecindad de un píxel Vecindad horizontal/vertical Vecindad diagonal
- 53. Conectividad (II) >> conndef(2,'min') 0 1 0 1 1 1 0 1 0 >> conndef(2,'max') 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Función que define conectividad (dimensión 2) Vecindad 8 Conectividad definida por el programador >> vertical [0 1 0 0 1 0 0 1 0]
- 54. Conectividad (III) Si conectividad 4: 2 objetos Si conectividad 8: 1 objeto >> conndef(2,'max') 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ¿Cuántos objetos? A = 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 >> conndef(2,'min') 0 1 0 1 1 1 0 1 0
- 55. Conectividad (IV) Determinar el número de objetos n conectados A = 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 bwlabel(I,n) X=bwlabel(A,4) % Cuatro conectados X = 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 2 0 0 1 1 0 2 2 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X=bwlabel(A,8) % Ocho conectados X = 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 objetos 4 conectados 1 objeto 8 conectados
- 56. Conectividad (V) Perímetro y objetos n conectados I = 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 III=bwperim(II,4); IV=bwperim(II,8); Misma salida
- 57. Conectividad (VI) >> bwlabel(III,4) 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 2 2 0 0 1 0 1 0 2 2 0 0 1 0 1 0 0 0 3 0 1 0 1 0 0 0 3 0 1 0 1 0 0 0 3 0 1 0 1 0 0 3 3 0 1 1 1 0 0 0 0 4 >> bwlabel(III,8) 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 Perímetro 4 conectado: Combinación de 4 objetos 4 conectados Perímetro 8 conectado: Un objeto 8 conectados
- 58. Función bwmorph BW2 = bwmorph(BW1,Operación,Número de veces que se repite) Operaciones descritas previamente 'dilate‘ 'erode‘ 'open‘ 'close‘ 'skel’ Otras operaciones ‘ bothat‘: Transformación bottom hat ‘ tophat‘: Transformación top hat ‘ clean’: Elimina píxeles aislados ‘ fill’: Rellena píxeles interiores aislados
- 59. Transformación top hat Sustrae a la imagen la apertura de la imagen Aplicación: Extrae detalles brillantes en presencia de sombras >> se=strel('square',3); >> IV=imsubtract(II,imopen(II,se)); >> III=bwmorph(II,'tophat'); >> II=im2bw(I); Equivale a
- 60. Transformación bottom hat Sustrae a la imagen la cerradura de la imagen Aplicación: Detalles oscuros en zonas iluminadas >> se=strel('square',3); >> IV=imsubtract(II,imclose(II,se)); >> III=bwmorph(II,‘bothat'); >> II=im2bw(I); Equivale a
- 61. Relleno de píxeles interiores aislados Aplicación: Clasificar formas Función bwmorph(‘fill’) I = 1 1 1 1 0 1 1 1 1 >> II=bwmorph(I,'fill'); II = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Función find : Devuelve puntero a valor I = 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 >> II=bwlabel(I,4) >> III=find(II==4) >> II(III)=6 II = 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 3 0 1 1 1 0 0 3 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 II = 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 3 0 1 1 1 0 0 3 3 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6
- 62. Identificar objetos y relleno >>III=bwlabel(II,4) >> IV=max(max(III)) IV = 6 %Índices a valores zona 4 >>V=find(III==4); % Los lleno de ceros (negro) >> II(V)=0; %Clasifica zonas 4 conectadas %Cantidad de zonas
- 63. Elimina píxeles interiores aislados Aplicación: Limpiar imagen Función bwmorph(‘clean’) >> B=bwmorph(A,’clean'); A = 0 0 0 0 1 0 0 0 0 B = 0 0 0 0 0 0 0 0 0
- 64. Elimina píxeles interiores de una vecindad Aplicación: Obtener perímetro Función bwmorph(‘remove’) >> B=bwmorph(A,’remove'); A = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 B = 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1
- 65. Adiciona píxeles a un perímetro hasta mantener una vecindad Aplicación: Agrandar objetos Función bwmorph('thicken’) >> B=bwmorph(A,’thicken‘ ); A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
- 66. Ampliación de objeto Mantiene 8 conectados la frontera entre objetos
- 67. Esqueleto de un conjunto Función Matlab para la obtención del esqueleto Esqueleto: Se obtiene a partir de sucesivas erosiones de la imagen hasta que la misma no se convierta en un conjunto vacío (las sucesivas erosiones se realizan hasta que los píxeles sucesivos no se separen) >> bw1=bwmorph(bw, 'skel', Inf);
- 68. Esqueleto de un conjunto (II) A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >> B=bwmorph(A,'skel',Inf) Reduce píxeles del contorno sin separar el objeto
- 69. Esqueleto de un conjunto (III)
- 70. Reconocimiento de caracteres escritos Ejecutar un algoritmo que lea el código postal en un sobre escrito a mano, tome como referencia los siguientes pasos: a.- Binarizar la imagen b.- Erosionar para separar las posibles uniones entre números c.- Dilatar para recomponer números que tengas discontinuidades d.- Calcular el esqueleto de cada componente e.- Identificar con un sistema de inteligencia artificial (redes neuronales o sistemas neuroborrosos)
- 71. Operaciones en escala de grises Se define como aquel conjunto de píxeles con conectividad n en una imagen que poseen un nivel de intensidad t , los píxeles que le rodean poseen un nivel de intensidad inferior a t Región máxima I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 72. Operaciones en escala de grises (II) Función: BW = imregionalmax(I,CONN); Aplicación: Max=imregionalmax(I2) Región máxima Max = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
- 73. Operaciones en escala de grises (III) Se define como aquel conjunto de píxeles con conectividad n en una imagen que poseen un nivel de intensidad t , los píxeles que le rodean poseen un nivel de intensidad superior a t Región mínima I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 74. Operaciones en escala de grises (IV) Región mínima Min = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Función: BW = imregionalmin(I,CONN); Aplicación: Min=imregionalmin(I2)
- 75. Operaciones en escala de grises (V) Región máxima con umbral Píxeles con valores de intensidad máximo en un intervalo Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_max - nmin ; I_max ] Ejemplo: nmin = 63 == [192; 255] I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 76. Operaciones en escala de grises (VI) Región máxima con umbral Función : BW = imextendedmax(I,H,CONN) Aplicación : I22 = imextendedmax(I2,63) I22 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Región mínima con umbral : BW = IMEXTENDEDMIN(I,H,CONN)
- 77. Operaciones en escala de grises (VII) Región mínima con umbral Píxeles con valores de intensidad mínimo en un intervalo Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región mínima: [ I_min ; I_min+nmax ] Ejemplo: nmax = 77 == [51; 128] I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 78. Operaciones en escala de grises (VIII) Región mínima con umbral I22 = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Función : BW = imextendedmin(I,H,CONN) Aplicación : I22 = imextendedmin(I2,77)
- 79. Operaciones en escala de grises (X) Suprimir región máxima Reduce a la intensidad mínima determinado umbral Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_max - nmin ; I_max ] Ejemplo: nmin = 105 == [150; 255]=150 I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 80. Operaciones en escala de grises (XI) Suprimir región máxima I22 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 Función : I2 = imhmax(I,H,CONN) Aplicación : I22=imhmax(I2, 105) ¡Altera la imagen original!
- 81. Operaciones en escala de grises (XII) Suprimir región mínima Reduce a la intensidad mínima determinado umbral Intensidad = [ I_min ; I_max ] Región máxima: [ I_min ; I_min+nmax ] Ejemplo: nmin = 77 == [51; 128]=128 I2 = 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 51 51 51 51 51 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 128 128 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 128 128 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
- 82. Operaciones en escala de grises (XIII) Suprimir región mínima I22 = 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 150 192 192 150 150 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 150 192 255 192 150 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 150 192 192 192 150 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 150 150 150 150 150 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 128 Función : I2 = imhmin(I,H,CONN) Aplicación : I22=imhmin(I2, 77)
- 83. Operaciones en escala de grises (XIV) >> max_val=max(max(II(:,:))) 254 >> min_val=min(min(II(:,:))) 0 >> III=imhmax(II, 127); >> max_val=max(max(III(:,:))) 127
- 84. Operaciones en escala de grises (XV) >> max_val=max(max(II(:,:))) 254 >> min_val=min(min(II(:,:))) 0 >> IV=imhmin(II, 128); >> min_val=min(min(IV(:,:))) 128