Framework de ordenamiento lexicográfico adaptativo de colores RGB utilizando parámetros estadisticos de los histogramas de cada componente de color

El ordenamiento lexicográfico es una técnica popular en el filtrado de imágenes. El mismo no se puede aplicar directamente para ordenar colores en imágenes en color RGB, debido a que cada color tiene una importancia similar y un orden no puede definirse de manera trivial a priori. En este trabajo se propone un framework de ordenamiento lexicográfico adaptativo para imágenes en color RGB, donde un pixel de color se transforma en un numero real. La transformación es el resultado de la ponderación mediante parámetros estadísticos de los histogramas de cada componente de color y se utiliza como el componente principal para la comparación de colores. Este enfoque busca evitar la arbitrariedad, ya que el orden de las prioridades del componente de color se define por la información extraída de la imagen misma. El enfoque propuesto se probó en aplicaciones de reducción de ruido y mejora de contraste.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Colour Morphology with Application to Image Magnification

Mathematische morfologie is een theorie voor de analyse van ruimtelijke structuren, gebaseerd op verzamelingenleer en het begrip verschuiving. In de jaren zestig voerden G. Matheron en J. Serra, beiden geïnspireerd door de studie naar de geometrische vorm van poreus medium, het begrip mathematische morfologie in. Poreus medium is binair in de zin dat een punt van poreus medium ofwel deel uitmaakt van een porie ofwel behoort tot de grondmassa rond de poriën. Zo ontwikkelden Matheron en Serra een theorie voor de analyse van binaire beelden. De grondmassa kan beschouwd worden als de verzameling van objectpunten in het beeld, terwijl de poriën het complement van deze verzameling vormen. Bijgevolg kunnen objectpunten behandeld worden met eenvoudige bewerkingen zoals unie, doorsnede, complement en verschuiving. Mathematische morfologie werd oorspronkelijk dus enkel voor binaire beelden ontwikkeld. Op deze manier legden Matheron en Serra alvast de basis voor mathematische morfologie in de beeldanalyse. Vandaag de dag heeft mathematische morfologie vele toepassingen in de beeldanalyse zoals randdetectie, ruisverwijdering, objectherkenning, patroonherkenning, beeldsegmentatie en beeldvergroting in o.a. de biologische en medische wereld. De basiswerktuigen van mathematische morfologie zijn de morfologische operatoren die een gegeven beeld $A$ dat we willen analyseren omzet naar een nieuw beeld $P(A,B)$ gebruik makend van een structuurelement $B$, om zo bijkomende informatie over de vorm, grootte, oriëntatie of beeldafmetingen van voorwerpen in $A$ te verkrijgen. Behalve de schijfjes- en umbrabenadering kan binaire morfologie uitgebreid worden naar morfologie voor grijswaardenbeelden door gebruik te maken van vaagverzamelingenleer, vaagmorfologie genoemd. De toepassing van morfologische operatoren op kleurenbeelden is zeker niet voor de hand liggend. En daarover handelt dit proefschrift. We hebben onze nieuwe kleurenmorfologische aanpak toegepast op het vergroten van zwart-wit beelden en kleurenbeelden met scherpe randen en onscherpe randen

Colour morphology and its approaches

Mathematical morphology was first applied to binary images and readily extended to grey-level images. In extending mathematical morphology to colour it is difficult to define a suitable unambiguous ordering. We present two complete ordering schemes based on colour difference and similarity ordering for colour morphology. A novel colour difference formula is first introduced. This colour difference formula is based on colour extrema derived from a simple physical model of image formation and avoids the more arbitrary mathematical and perceptual definitions previously reported. Moreover, we define similarity criteria as the basis for mathematical morphology that can be used with flat and non-flat structuring elements. The proposed orderings meet the properties of mathematical morphology, and provide a harmonised approach for binary, grey-level and colour morphology. A comparison of ordering schemes for dilation, erosion, opening, closing and filtering operator shows the colour difference-based ordering presented here to be at least as good as other ordering schemes and better than some of the well principled, previously reported methods in not generating artefacts and reducing image noise. Additionally, the development of a similarity-based ordering to perform morphological gradient and Hit-or-Miss transforms for colour images is presented

Analytical methods fort he study of color in digital images

La descripció qualitativa dels colors que composen una imatge digital és una tasca molt senzilla pel sistema visual humà. Per un ordinador aquesta tasca involucra una gran quantitat de qüestions i de dades que la converteixen en una operació de gran complexitat. En aquesta tesi desenvolupam un mètode automàtic per a la construcció d’una paleta de colors d’una imatge digital, intentant respondre a les diferents qüestions que se’ns plantegen quan treballam amb colors a dins el món computacional. El desenvolupament d’aquest mètode suposa l’obtenció d’un algorisme automàtic de segmentació d’histogrames, el qual és construït en detall a la tesi i diferents aplicacions del mateix son donades. Finalment, també s’explica el funcionament de CProcess, un ‘software’ amigable desenvolupat per a la fàcil comprensió del color

Mejora de imágenes a color utilizando un enfoque morfológico multiescala

La mejora de imágenes tiene aplicaciones prácticas en distintas áreas científicas. Una estrategia para la mejora de imágenes es la morfología matemática. Uno de los desafíos de la morfología matemática en imágenes a color es determinar un orden entre las componentes de la imagen. Las imágenes a color se representan mediante estructuras de datos multidimensionales lo que implica que no existe un orden natural entre sus componentes. En este trabajo se propone la mejora de imágenes utilizando la extensión de la morfología matemática multiescala para imágenes a color con diferentes espacios de colores y métodos de ordenamiento. Los experimentos realizados muestran que el método de mejora de la imagen propuesto, genera resultados auspiciosos utilizando distintos métodos de ordenamiento en términos de contraste tanto local como global, as´ı como la calidad del color la imagen.XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mejora de imágenes a color utilizando un enfoque morfológico multiescala

La mejora de imágenes tiene aplicaciones prácticas en distintas áreas científicas. Una estrategia para la mejora de imágenes es la morfología matemática. Uno de los desafíos de la morfología matemática en imágenes a color es determinar un orden entre las componentes de la imagen. Las imágenes a color se representan mediante estructuras de datos multidimensionales lo que implica que no existe un orden natural entre sus componentes. En este trabajo se propone la mejora de imágenes utilizando la extensión de la morfología matemática multiescala para imágenes a color con diferentes espacios de colores y métodos de ordenamiento. Los experimentos realizados muestran que el método de mejora de la imagen propuesto, genera resultados auspiciosos utilizando distintos métodos de ordenamiento en términos de contraste tanto local como global, as´ı como la calidad del color la imagen.XVI Workshop Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mathematische morfologie in de beeldverwerking Mathematical Morphology in Image Processing

Het verwerken van een afbeelding met de computer laat ons toe de kwaliteit van dit beeld te verbeteren, specifieke objecten uit het beeld te segmenteren, of extra informatie tevoorschijn te halen. Mathematische morfologie is een set van wiskundige technieken uit de beeldverwerking die ons toelaat (de vormen in) beelden te analyseren. Dit proefschrift levert oplossingen voor een aantal problemen uit de beeldverwerking, met behulp van mathematische morfologie. Morfologie toepassen op zwart-wit- of grijswaardenbeelden is relatief eenvoudig, maar de theorie uitbreiden voor kleurbeelden stelt een aantal problemen. Aangezien een kleurbeeld veel meer nuttige informatie kan bevatten dan een grijswaardenbeeld, is zo'n uitbreiding wenselijk. We stellen het meerderheidsordeningsschema (MSS) voor, wat ons toelaat kleuren onderling te ordenen op een logische manier. Morfologische beeldverwerking met kleuren wordt dan mogelijk. Een ander onderzoek betreft polymeren en composieten. Deze materialen worden als glijlagers gebruikt in allerhande voorwerpen, zoals huishoudtoestellen, sluizen, poorten, etc. Vandaar dat de studie van de slijtage hiervan belangrijk is. We gaan na of het morfologische patroonspectrum, alsook vergelijkbare technieken, een bijdrage kan leveren aan het wrijvingsonderzoek van dergelijke materialen. Dit zou de snelheid en efficiëntie van de analyses kunnen verbeteren. We merken op dat de spectrale parameters interessante verbanden vertonen met de parameters van de proefopstelling. Het derde luik van de thesis betreft het ontwikkelen van een interpolatietechniek voor zwart-wit-beelden, gebaseerd op mathematische morfologie, genaamd mmINT. Interpolatie is nodig wanneer we wensen in te zoomen op een beeld of de resolutie van het beeld willen vergroten. Dit kan van pas komen wanneer we ingescande of gedownloade tekeningen van slechte kwaliteit (te lage resolutie) willen verbeteren. mmINT werkt aanzienlijk beter dan bestaande methodes. We ontwikkelden ook een snelle variant, mmINTone, en een uitbreiding voor grijswaardenbeelden, mmINTg