Articulo de referencia

esqueleto morfológico

En el procesamiento de imágenes digitales , el esqueleto morfológico es una representación esquelética (o del eje medial ) de una forma o imagen binaria , calculada mediante ope...

En el procesamiento de imágenes digitales , el esqueleto morfológico es una representación esquelética (o del eje medial ) de una forma o imagen binaria , calculada mediante operadores morfológicos .

Ejemplos de extracción de esqueletos de figuras en la imagen binaria

Los esqueletos morfológicos son de dos tipos:

Esqueleto por aberturas

La fórmula de Lantuéjoul

Imágenes continuas

En ( Lantuéjoul 1977 ), [ 1 ] Lantuéjoul derivó la siguiente fórmula morfológica para el esqueleto de una imagen binaria continuaincógnitaR2{\displaystyle X\subset \mathbb {R} ^{2}}:

S(incógnita)=ρ>0μ>0[(incógnitaρB)(incógnitaρB)μB¯]{\displaystyle S(X)=\bigcup _{\rho >0}\bigcap _{\mu >0}\left[(X\ominus \rho B)-(X\ominus \rho B)\circ \mu {\overline {B}}\right]},

dónde{\displaystyle \ominus }y{\displaystyle \circ }son la erosión morfológica y la apertura , respectivamente,ρB{\displaystyle \rho B}es una bola abierta de radioρ{\displaystyle \rho }, yB¯{\displaystyle {\overline {B}}}es el cierre deB{\displaystyle B}.

Imágenes discretas

Dejar{norteB}{\displaystyle \{nB\}},norte=0,1,{\displaystyle n=0,1,\ldots }, sea una familia de formas, donde B es un elemento estructurante ,

norteB=BBnorte veces{\displaystyle nB=\underbrace {B\oplus \cdots \oplus B} _{n{\mbox{ veces}}}}, y
0B={o}{\displaystyle 0B=\{o\}}, donde o denota el origen.

La variable n se denomina tamaño del elemento estructurante.

La fórmula de Lantuéjoul se ha discretizado de la siguiente manera. Para una imagen binaria discretaincógnitaZ2{\displaystyle X\subset \mathbb {Z} ^{2}}, el esqueleto S(X) es la unión de los subconjuntos del esqueleto{Snorte(incógnita)}{\displaystyle \{S_{n}(X)\}},norte=0,1,,norte{\displaystyle n=0,1,\ldots ,N}, dónde:

Snorte(incógnita)=(incógnitanorteB)(incógnitanorteB)B{\displaystyle S_{n}(X)=(X\ominus nB)-(X\ominus nB)\circ B}.

Reconstrucción a partir del esqueleto

La forma original X se puede reconstruir a partir del conjunto de subconjuntos del esqueleto.{Snorte(incógnita)}{\displaystyle \{S_{n}(X)\}}como sigue:

incógnita=norte(Snorte(incógnita)norteB){\displaystyle X=\bigcup _{n}(S_{n}(X)\oplus nB)}.

También se pueden realizar reconstrucciones parciales, lo que da lugar a versiones abiertas de la forma original:

nortemetro(Snorte(incógnita)norteB)=incógnitametroB{\displaystyle \bigcup _{n\geq m}(S_{n}(X)\oplus nB)=X\circ mB}.

El esqueleto como centros de los discos máximos

DejarnorteBz{\displaystyle nB_{z}}ser la versión traducida denorteB{\displaystyle nB}hasta el punto z , es decir,norteBz={incógnitami|incógnitaznorteB}{\displaystyle nB_{z}=\{x\in E|xz\in nB\}}.

Una formanorteBz{\displaystyle nB_{z}}Un disco centrado en z se denomina disco maximal en un conjunto A cuando:

  • norteBzA{\displaystyle nB_{z}\in A}, y
  • si, para algún entero m y algún punto y ,norteBzmetroBy{\displaystyle nB_{z}\subseteq mB_{y}}, entoncesmetroByA{\displaystyle mB_{y}\not \subsetequ A}.

Cada subconjunto de esqueletoSnorte(incógnita){\displaystyle S_{n}(X)}consta de los centros de todos los discos máximos de tamaño n .

Realización de esqueletización morfológica en imágenes

Imagen del esqueleto de una huella dactilar procesada con Matlab. La imagen original, sin modificar, se encuentra a la izquierda. La imagen central se generó utilizando bwmorph (Matlab) sin preprocesamiento. La imagen de la derecha se preprocesó utilizando umbralización automática para aumentar el contraste y el esqueleto se generó utilizando bwmorph.

La esqueletización morfológica puede considerarse un proceso de erosión controlada. Consiste en reducir la imagen hasta que el área de interés tenga un ancho de 1 píxel. Esto permite un procesamiento de imágenes rápido y preciso en operaciones que, de otro modo, serían extensas y consumirían mucha memoria. Un buen ejemplo del uso de la esqueletización en una imagen es el procesamiento de huellas dactilares. Esto se puede lograr rápidamente con `bwmorph`, una función integrada de Matlab que aplica la técnica de esqueletización morfológica a la imagen.

La imagen de la derecha muestra el alcance de lo que puede lograr la morfología del esqueleto. A partir de una imagen parcial, es posible obtener una imagen mucho más completa. Un preprocesamiento adecuado de la imagen con un convertidor de escala de grises a binario mediante umbral automático facilitará el adelgazamiento de la huella dactilar. La mayor relación de contraste permitirá unir las líneas con mayor precisión, lo que posibilita la reconstrucción correcta de la huella dactilar.

skelIm = bwmorph(orIm,'skel',Inf); %Función utilizada para generar imágenes de esqueletización

Notas

  1. Véase también ( Libro de Serra de 1982 )

Referencias

  • Análisis de imágenes y morfología matemática por Jean Serra, ISBN 0-12-637240-3(1982)
  • Análisis de imágenes y morfología matemática, volumen 2: avances teóricos por Jean Serra, ISBN 0-12-637241-1(1988)
  • Introducción al procesamiento morfológico de imágenes por Edward R. Dougherty, ISBN 0-8194-0845-X(1992)
  • Cap. Lantuéjoul, "Sur le modèle de Johnson-Mehl généralisé", Informe interno del Centre de Morph. Matemáticas. , Fontainebleau, Francia, 1977.
  • P. Maragos y RW Schafer, Representación del esqueleto morfológico y codificación de imágenes binarias , IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 34, n.º 5, págs. 1228-1244, octubre de 1986.
  • Scott E. Umbaugh (2018). Procesamiento y análisis de imágenes digitales, págs. 93-96. CRC Press. ISBN 978-1-4987-6602-9