Experiencias en la implementación de las operaciones morfológicas de erosión y dilatación para imágenes binarias empleando vecindades adaptativas

Abstract

Normal 0 21 false false false ES X-NONE X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 &#13; /* Style Definitions */&#13; table.MsoNormalTable&#13; {mso-style-name:"Tabla normal";&#13; mso-tstyle-rowband-size:0;&#13; mso-tstyle-colband-size:0;&#13; mso-style-noshow:yes;&#13; mso-style-priority:99;&#13; mso-style-qformat:yes;&#13; mso-style-parent:"";&#13; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;&#13; mso-para-margin:0cm;&#13; mso-para-margin-bottom:.0001pt;&#13; mso-pagination:widow-orphan;&#13; font-size:11.0pt;&#13; font-family:"Calibri","sans-serif";&#13; mso-ascii-font-family:Calibri;&#13; mso-ascii-theme-font:minor-latin;&#13; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";&#13; mso-fareast-theme-font:minor-fareast;&#13; mso-hansi-font-family:Calibri;&#13; mso-hansi-theme-font:minor-latin;&#13; mso-bidi-font-family:"Times New Roman";&#13; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}&#13; La morfología matemática es una  herramienta muy poderosa para el procesamiento digital de imágenes. Se plantea que la morfología variable en el espacio muestra mejores resultados que la invariante. Existen varias morfologías variables en el espacio y se diferencian en la forma de asignar el elemento estructurante a cada píxel. Entre estas está la de vecindades adaptativas, que usa los conceptos de función de semejanza y nivel de tolerancia que permiten que el elemento estructurante asignado a cada píxel se ajuste a las características de la vecindad de este y varíen en forma y tamaño. La función de semejanza le asigna a cada píxel un valor real, que puede ser: iluminación, contraste, curvatura, etc. En este trabajo se implementan en MatLab la erosión y dilatación de la morfología de vecindades adaptativas. Las imágenes se procesan con las operaciones estándar de MatLab y con las implementadas en el trabajo, para observar similitudes y diferencias.</p