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imhmax

Suprimir máximos regionales de imágenes utilizando la transformada H-máximos

Descripción

J = imhmax(I,H) suprime los máximos regionales de la imagen en escala de grises I utilizando la transformada H-máximos. La transformada H-máximos reduce la altura de todos los máximos regionales en una cantidad de hasta H. Como resultado, la transformada suprime totalmente los máximos regionales cuya altura sea inferior a H. Los máximos regionales son píxeles conectados con el mismo valor de intensidad, t, que están rodeados de píxeles con un valor de intensidad inferior a t.

ejemplo

J = imhmax(I,H,conn) también especifica el valor de conectividad utilizado para identificar los máximos regionales de I.

Ejemplos

contraer todo

Cree una imagen de muestra de 10 por 10. Añada dos máximos regionales donde cada uno conste de un área de píxeles conectados rodeados por valores de intensidad inferiores.

a = 10*ones(10,10);
a(2:4,2:4) = 13;  
a(6:8,6:8) = 18;

Esta imagen es una representación en escala de grises de los valores de los píxeles. La altura de cada máximo depende de los valores de los píxeles circundantes.

Grayscale representation of the original image, with callouts labeling the height of the maxima as 3 and 8.

Aplique la transformada H-máximos que reduce la altura de los máximos regionales en hasta 4.

b = imhmax(a,4);

Esta imagen es una representación en escala de grises de la imagen transformada. La transformada suprime totalmente uno de los máximos. La transformada suprime parcialmente el máximo más alto y resta 4 a los valores de intensidad de los píxeles de ese máximo.

Grayscale representation of the transformed image.

Puede suprimir máximos regionales pequeños para identificar los picos más brillantes de una imagen.

Lea una imagen en escala de grises de copos de nieve en el área de trabajo y muéstrela.

I = imread("snowflakes.png");
imshow(I,InitialMagnification=200)

Encuentre los máximos regionales de la imagen.

regmax = imregionalmax(I);

Muestre una máscara de los píxeles de los máximos regionales como una superposición sobre la imagen original. Los máximos regionales corresponden a fluctuaciones de intensidad superficiales en lugar de a copos de nieve.

overlay = imoverlay(I,regmax,"green");
imshow(overlay,InitialMagnification=200)

Aplique la transformada H-máximos para eliminar los picos de intensidad superficiales. Muestre la imagen filtrada.

h = 75;
B = imhmax(I,h);
imshow(B,InitialMagnification=200)

Encuentre los máximos regionales de la imagen filtrada. Muestre una máscara de los máximos como una superposición sobre la imagen original.

regmaxfilt = imregionalmax(B);
overlayfilt = imoverlay(I,regmaxfilt,"green");
imshow(overlayfilt,InitialMagnification=200)

Tenga en cuenta que, de manera alternativa, puede utilizar la función imextendedmax para aplicar la transformada H-máximos y calcular los máximos regionales en un solo paso.

Argumentos de entrada

contraer todo

Imagen de entrada, especificada como arreglo numérico de cualquier dimensión.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Transformada H-máximos, especificada como escalar no negativo.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Conectividad de píxeles, especificada como uno de los siguientes valores de la tabla. La conectividad por defecto es 8 para imágenes 2D y 26 para imágenes 3D.

Valor

Significado

Conectividades bidimensionales

4

Los píxeles se consideran conectados si comparten bordes. El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en las direcciones horizontal y vertical.

3-by-3 pixel neighborhood with four pixels connected to the center pixel

El píxel actual se muestra en gris.

8

Los píxeles se consideran conectados si comparten bordes o vértices. El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en las direcciones horizontal, vertical y diagonal.

3-by-3 pixel neighborhood with 8 pixels connected to the center pixel

El píxel actual se muestra en gris.

Conectividades tridimensionales

6

Los píxeles se consideran conectados si comparten caras. El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • Alguna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

3-by-3-by-3 pixel neighborhood with 6 pixels connected to the faces of the center pixel

El píxel actual se muestra en gris.

18

Los píxeles se consideran conectados si sus caras o bordes se tocan. El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • Alguna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

  • Una combinación de dos direcciones, como derecha-abajo o adentro-arriba

3-by-3-by-3 pixel neighborhood with 6 pixels connected to the faces and 12 pixels connected to the edges of the center pixel

El píxel actual es el centro del cubo.

26

Los píxeles se consideran conectados si sus caras, bordes o vértices se tocan. El entorno de un píxel son los píxeles adyacentes en:

  • Alguna de estas direcciones: adentro, afuera, izquierda, derecha, arriba y abajo

  • Una combinación de dos direcciones, como derecha-abajo o adentro-arriba

  • Una combinación de tres direcciones, como adentro-derecha-arriba o adentro-izquierda-abajo

3-by-3-by-3 pixel neighborhood with 6 pixels connected to the faces, 12 pixels connected to the edges, and 8 pixels connected to the corners of the center pixel

El píxel actual es el centro del cubo.

En el caso de dimensiones más grandes, imhmax utiliza el valor por defecto conndef(ndims(I),"maximal").

La conectividad también puede definirse de una forma más general para cualquier dimensión especificando una matriz de 3 por 3 por ... por 3 de 0 y 1. Los elementos con el valor 1 definen los entornos relativos al elemento central de conn. Tenga en cuenta que conn debe ser simétrica respecto de su elemento central. Para obtener más información, consulte Especificar conectividades personalizadas.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Argumentos de salida

contraer todo

Imagen transformada, devuelta como arreglo numérico del mismo tamaño y clase que I.

Referencias

[1] Soille, P. Morphological Image Analysis: Principles and Applications. Springer-Verlag, 1999, pp. 170-171.

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a