Morfolojik görüntü işleme

Abstract

ÖZET Morfoloji kelimesini matematiksel morfoloji kavramı çerçevesinde, sınırlar ve iskeletler gibi bölge şekillerinin tanım ve gösteriminde kullanılan görüntü bileşenlerini genişletip açıklayabilecek bir araç olarak kullanacağız. Matematiksel morfolojinin alanı, tamamı küme teorisi çerçevesinde tanımlanan çok geniş bir görüntü işleme operatörlerini kapsar. Bu haliyle morfoloji, çok sayıda görüntü işleme problemine çok kuvvetli yaklaşımlar ve çözümler sunar. Örneğin ikilik bir görüntüdeki bütün siyah pikseller kümesi görüntünün bütünüyle tanımı olabilir. Matematiksel morfolojinin iki temel operatörü genişleme ve erozyondur. Her iki operatör de iki tür giriş verisini kullanır. Bunlar;. genişletilmek ya da erozyona uğratılmak üzere bir ikilik görüntü ve. bir yapı elemanıdır. Giriş verilerinin her ikisi de aslında görüntünün koordinatlarından oluşan kümelerdir. İkilik bir görüntü için genel olarak beyaz pikseller ön yüzey bölgeleri gösterirken siyah pikseller de arka yüzey piksellerini ifade eder. Böylece, bütün koordinatların pozitif olması amacıyla herhangi bir köşeden seçilen bir orijinle birlikte, görüntüye karşılık gelen koordinatlar kümesi basitçe o görüntünün bütün ön yüzey piksellerinin iki boyutlu Euclid koordinatları kümesidir. Anahtar kelimeler: Morfoloji, ikilik görüntü, yapı elemanı, piksel. vıu

ABSTRACT We use the word morphology here in the context of mathematical morphology as a tool for extracting image componenets that are useful in the represen tation and description of region shape such as boundaries and skeletons. The field of mathematical morphology contributes a wide range of operators to image processşng, all based around mathematical concepts of set theory. As such, morphology offers a unified and powerful approach to numerous image processing problems. Sets in mathematical morpholgy represent the shapes of objects in an image. For example, the set of all black pixels in a binary image is a complete description of the image. The two most basic operations in mathematical morphology are erosion and dilation. Both of these operators take two pieces of data as input:. an image to be eroded or dilated and. a structring element. The two pieces of input data are each treated as representing sets of coordinates in a way thwt is slightly different for binary and gray scale images. For a binary image, white pixels are normally taken to represent foreground regions, while black pixels denote background. Then the set of coordinates corresponding to that image is simply the set of two-dimensional Euclidean coordinates of all teh foreground pixels in the image, with an origin normally taken in one of the corners so that all coordinates have positive elements. Key words: Morphology, binary image, structring element, pixel. IX