Operações Morfológicas

A morfologia no processamento de imagem é uma ciência que consiste em extrair informações relevantes à geometria e à topologia de conjuntos desconhecidos de uma imagem a partir do elemento estruturante. Este é um conjunto bem definido e conhecido, que é comparado, a partir de uma transformação, aos conjuntos desconhecidos da imagem. O tamanho e o formato do elemento estruturante permitem testar e quantificar se o mesmo está ou não presente na imagem. Com isso é possível obter um resultado que possibilita a avaliação destes conjuntos. Dessa forma, as operações morfológicas aplicam elementos estruturantes em uma imagem de entrada e criam uma imagem de saída de mesmo tamanho, com as devidas modificações desejadas.

Um elemento estruturante é definido pelos pixels que o constituem. Um exemplo disso pode ser verificado na imagem abaixo, onde observa-se uma matriz do tipo cruz, que simboliza o  posicionamento dos pixels dentro do elemento. Nessa matriz, os elementos configurados com o valor 1 representam quais pixels vão interagir com a imagem original, enquanto os elementos marcados com 0 indicam os pixels inativos ou neutros. É importante ressaltar que quanto maior as dimensões do elemento estruturante empregado em uma transformação morfológica, mais pixels serão afetados por este elemento.

As duas operações morfológicas mais básicas que existem são a dilatação e a erosão. A dilatação adiciona pixels nas margens do objeto em uma imagem, de modo a preencher buracos e engrossar contornos, enquanto a erosão remove pixels nas margens de um objeto em uma imagem, de modo a remover ruídos e afinar contornos. As figuras a seguir ilustram essas operações com imagens antes e depois da dilatação e da erosão.

Nota-se a imagem de uma letra J antes e depois do processo de dilatação, em que a figura da esquerda representa a imagem original e a da direita após a dilatação.

Já nesta imagem observa-se uma letra J antes e depois do processo de erosão, em que a figura da esquerda representa a imagem original e a da direita após a erosão.

Existem diversos operadores morfológicos que podem ser utilizados para extrair ruídos e engrossar contornos relevantes. Nas fontes utilizadas existe maiores detalhes desses operadores, futuramente novos posts serão inseridos no blog com maiores detalhes dos mesmos.

Fontes Utilizadas:

• FACON, J. A morfologia matemática e suas aplicações em processamento de imagens. In: VII Workshop de Visao Computacional–WVC 2011. [S.l.: s.n.], 2011. v. 13.
• SALIS, T. T. Aplicações de visão computacional na indústria siderúrgica: problemas, soluções e estudos de caso. UFMG, 2008.
• MATLAB. 2018. Último acesso: 12 mar. 2018. Disponível em: <https://www.mathworks.com/products/matlab.html>.
• OPENCV. 2018. Último acesso: 23 mar. 2018. Disponível em: <https://opencv.org>.