Projeto de operadores morfológicos parametrizados por tabela de transformação de níveis de cinza

Este trabalho tem como objetivo o estudo teórico da decomposição de operadores de janela e espacialmente invariantes, em termos de operadores morfológicos elementares parametrizados por tabelas de transformação de níveis de cinza (ou seja, por look-up tables morfológicas elementares). Deste estudo r...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Sérgio Donizete Faria
Other Authors: Gerald Jean Francis Banon
Language:Portuguese
Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2004
Online Access:http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2004/08.31.11.25
Description
Summary:Este trabalho tem como objetivo o estudo teórico da decomposição de operadores de janela e espacialmente invariantes, em termos de operadores morfológicos elementares parametrizados por tabelas de transformação de níveis de cinza (ou seja, por look-up tables morfológicas elementares). Deste estudo resultam alguns modelos de operadores caracterizados por operadores morfológicos elementares de janela e espacialmente invariantes. Com base nestes modelos é proposto um método para o projeto de operadores definidos sobre o reticulado das imagens em níveis de cinza. Como o problema do projeto de operadores implica na busca de uma solução num espaço geralmente muito grande, neste trabalho, é utilizado como método de busca um algoritmo genético. Finalmente, são apresentados alguns experimentos ilustrativos em processamento de imagens. === The goal of this work is the theoretic study of the decomposition of spatially invariant window operators, in terms of the elementary morphological operators that have elementary morphological look-up tables as parameters. This study results in some models of operators characterized by spatially invariant window elementary morphological operators. Based on these models, a method for the automatic design of operators, defined over the lattice of grey-level images, is proposed. Since the operator design problems has usually a very large solution space, a genetic algorithm for the optimal solution search is used. Finally, some illustrative image processing experiments are presented.