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Reconstrucción Morfológica

La reconstrucción morfológica se puede considerar conceptualmente como dilataciones repetidas de una imagen, llamadas , hasta que el contorno de la imagen del marcador se ajusta bajo una segunda imagen, llamada el .imagen de marcadorimagen de máscara En la reconstrucción morfológica, los picos de la imagen del marcador "se extienden" o se dilatan.

Esta figura ilustra este procesamiento en 1-D. Cada dilatación sucesiva está restringida a estar debajo de la máscara. Cuando la dilatación posterior deja de cambiar la imagen, el procesamiento se detiene. La dilatación final es la imagen reconstruida. (Nota: la implementación real de esta operación en la caja de herramientas se realiza de forma mucho más eficiente. Consulte la página de referencia para obtener más detalles.)imreconstruct La figura muestra las dilataciones sucesivas del marcador.

Dilataciones repetidas de la imagen del marcador, restringidas por la máscara

La reconstrucción morfológica se basa en la dilatación morfológica, pero tenga en cuenta las siguientes propiedades únicas:

  • El procesamiento se basa en dos imágenes, un marcador y una máscara, en lugar de una imagen y un elemento de estructuración.

  • El procesamiento se basa en el concepto de , en lugar de un elemento estructurante.conectividad de píxeles

  • El procesamiento se repite hasta la estabilidad; es decir, la imagen ya no cambia.

Comprender el marcador y la máscara

La reconstrucción morfológica procesa una imagen, llamada , basada en las características de otra imagen, llamada .MarcadorMáscara Los puntos altos, o picos, de la imagen del marcador especifican dónde comienza el procesamiento. El procesamiento continúa hasta que los valores de imagen dejan de cambiar.

Para ilustrar la reconstrucción morfológica, considere esta imagen simple. Contiene dos regiones principales, los bloques de píxeles que contienen los valores y .1418 El fondo se establece principalmente en , con algunos píxeles establecidos en .1011

Para reconstruir morfológicamente esta imagen, realice estos pasos:

  1. Cree una imagen de marcador. Al igual que con el elemento estructurante en la dilatación y la erosión, las características de la imagen del marcador determinan el procesamiento realizado en la reconstrucción morfológica. Los picos de la imagen de marcador deben identificar la ubicación de los objetos en la imagen de máscara que desea enfatizar.

    Una forma de crear una imagen de marcador es restar una constante de la imagen de máscara, utilizando .imsubtract

    marker = imsubtract(A,2) marker =      8     8     8     8     8     8     8     8     8     8      8    12    12    12     8     8     9     8     9     8      8    12    12    12     8     8     8     9     8     8      8    12    12    12     8     8     9     8     9     8      8     8     8     8     8     8     8     8     8     8      8     9     8     8     8    16    16    16     8     8      8     8     8     9     8    16    16    16     8     8      8     8     9     8     8    16    16    16     8     8      8     9     8     9     8     8     8     8     8     8      8     8     8     8     8     8     9     8     8     8 
  2. Llame a la función para reconstruir morfológicamente la imagen.imreconstruct En la imagen de salida, observe cómo se han eliminado todas las fluctuaciones de intensidad excepto el pico de intensidad.

    recon = imreconstruct(marker, mask)

Búsqueda de picos y valles

Las imágenes en escala de grises se pueden pensar en tres dimensiones: los ejes - y -representan las posiciones de píxel y el eje -representa la intensidad de cada píxel.xyz En esta interpretación, los valores de intensidad representan elevaciones, como en un mapa topográfico. Las áreas de alta intensidad y baja intensidad en una imagen, picos y valles en términos topográficos, pueden ser características morfológicas importantes porque a menudo marcan objetos de imagen relevantes.

Por ejemplo, en una imagen de varios objetos esféricos, los puntos de alta intensidad podrían representar la parte superior de los objetos. Mediante el procesamiento morfológico, estos maximas se pueden utilizar para identificar objetos en una imagen.

En esta sección se tratan estos temas:

Terminología

Esta sección utiliza los siguientes términos.

Término

Definición

máxima global

Máxima regional más alta de la imagen. Consulte la entrada para los maxima regionales en esta tabla para obtener más información.

mínimo global

Mínimo regional más bajo de la imagen. Consulte la entrada para los mínimos regionales en esta tabla para obtener más información.

máximo regional

Conjunto conectado de píxeles de intensidad constante desde el que es imposible llegar a un punto con mayor intensidad sin descender primero; es decir, un componente conectado de píxeles con el mismo valor de intensidad, , rodeado de píxeles que todos tienen un valor menor que .tt

mínimo regional

Conjunto conectado de píxeles de intensidad constante desde el que es imposible llegar a un punto con menor intensidad sin ascender primero; es decir, un componente conectado de píxeles con el mismo valor de intensidad, , rodeado de píxeles que todos tienen un valor mayor que .tt

Comprender las funciones de Maxima y Minima

Una imagen puede tener varios máximos regionales o mínimos, pero solo un máximo o mínimo global. La determinación de picos o valles de imágenes se puede utilizar para crear imágenes de marcador que se utilizan en la reconstrucción morfológica.

Esta figura ilustra el concepto en 1-D.

Búsqueda de áreas de alta o baja intensidad

La caja de herramientas incluye funciones que puede utilizar para encontrar áreas de alta o baja intensidad en una imagen:

  • Las funciones y las identifican mínimos o maximas regionales.imregionalmaximregionalmintodo

  • Las funciones y las que identifican mínimos o máximas regionales que son mayores o inferiores a un umbral especificado.imextendedmaximextendedmin

Las funciones aceptan una imagen en escala de grises como entrada y devuelven una imagen binaria como salida. En la imagen binaria de salida, el mínimo o maxima regional se establecen en ; todos los demás píxeles se establecen en .10

Por ejemplo, esta imagen simple contiene dos máximas regionales primarias, los bloques de píxeles que contienen el valor y , y varios maximas más pequeños, establecidos en .131811

La imagen binaria devuelta por señala todos estos máximos regionales.imregionalmax

B = imregionalmax(A)

Es posible que solo desee identificar áreas de la imagen donde el cambio de intensidad es extremo; es decir, la diferencia entre el píxel y los píxeles vecinos es mayor que (o menor que) un determinado umbral. Por ejemplo, para encontrar solo los máximos regionales en la imagen de muestra, que son al menos dos unidades más altas que sus vecinos, utilice .Unimextendedmax

B = imextendedmax(A,2)

Supresión de Minima y Maxima

En una imagen, cada pequeña fluctuación de intensidad representa un mínimo o máximo regional. Es posible que solo te interese un mínimo o máximo significativo y no en estos mínimos más pequeños y máximos causados por la textura de fondo.

Para eliminar los mínimos y máximos menos significativos, pero retener los mínimos y máximos significativos, utilice la función o.imhmaximhmin Con estas funciones, puede especificar un criterio de contraste o nivel de umbral, que suprima todas las máximas cuya altura sea menor o cuyo mínimo sea mayor que .hH h

Nota

Las funciones , , , y devuelven una imagen binaria que marca las ubicaciones del mínimo regional y maxima en una imagen.imregionalminimregionalmaximextendedminimextendedmax Las funciones y las producen una imagen alterada.imhmaximhmin

Por ejemplo, esta imagen simple contiene dos máximas regionales primarias, los bloques de píxeles que contienen el valor y , y varios maximas más pequeños, establecidos en .141811

Para eliminar todos los maxima regionales excepto los dos maxima significativos, utilice , especificando un valor umbral de .imhmax2 Tenga en cuenta que sólo afecta a la máxima; ninguno de los otros valores de píxel se cambia.imhmax Las dos máximas significativas permanecen, aunque sus alturas se reducen.

B = imhmax(A,2)

Esta figura toma la segunda fila de la imagen de muestra para ilustrar en 1-D cómo cambia el perfil de la imagen.imhmax

Imponer un mínimo

Puede enfatizar mínimos específicos (objetos oscuros) en una imagen utilizando la función.imimposemin La función utiliza la reconstrucción morfológica para eliminar todos los mínimos de la imagen excepto el mínimo que especifique.imimposemin

Para ilustrar el proceso de imponer un mínimo, este código crea una imagen simple que contiene dos mínimos regionales primarios y varios otros mínimos regionales.

mask = uint8(10*ones(10,10)); mask(6:8,6:8) = 2; mask(2:4,2:4) = 7; mask(3,3) = 5; mask(2,9) = 9; mask(3,8) = 9; mask(9,2) = 9; mask(8,3) = 9

Creación de una imagen de marcador

Para obtener una imagen que haga hincapié en los dos mínimos más profundos y elimine todos los demás, cree una imagen de marcador que señale los dos mínimos de interés. Puede crear la imagen de marcador estableciendo explícitamente determinados píxeles en valores específicos o utilizando otras funciones morfológicas para extraer las entidades que desea enfatizar en la imagen de máscara.

Este ejemplo se utiliza para obtener una imagen binaria que muestra las ubicaciones de los dos mínimos más profundos.imextendedmin

marker = imextendedmin(mask,1)

Aplicar la imagen de marcador a la máscara

Ahora úselo para crear un nuevo mínimo en la imagen de máscara en los puntos especificados por la imagen del marcador.imimposemin Observe cómo establece los valores de píxeles especificados por la imagen de marcador en el valor más bajo admitido por el tipo de datos (para valores). también cambia los valores de todos los demás píxeles de la imagen para eliminar el otro mínimo.imimposemin0uint8imimposemin

I = imimposemin(mask,marker) I =     11    11    11    11    11    11    11    11    11    11     11     8     8     8    11    11    11    11    11    11     11     8     0     8    11    11    11    11    11    11     11     8     8     8    11    11    11    11    11    11     11    11    11    11    11    11    11    11    11    11     11    11    11    11    11     0     0     0    11    11     11    11    11    11    11     0     0     0    11    11     11    11    11    11    11     0     0     0    11    11     11    11    11    11    11    11    11    11    11    11     11    11    11    11    11    11    11    11    11    11

Esta figura ilustra en 1-D cómo cambia el perfil de la fila 2 de la imagen.imimposemin

Imponer un mínimo

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