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Diferencias

1. Objetivo

2. Proceso

Erosión

Extracción

3. Resultado

4. Aplicación en imágenes binarias

5. Kernel

6. Algoritmos y eficiencia computaiconal

Diferencias entre las técnicas de erosión y extracción de bordes en una imagen.

Su objetivo principal es reducir el tamaño de los objetos dentro de una imagen, eliminando píxeles de los bordes.

Su objetivo es identificar los bordes o contornos de los objetos en una imagen, resaltando cambios significativos en la intensidad de los píxeles.

Se basa en un proceso de reducción de píxeles al aplicar un elemento estructurante (kernel) que elimina píxeles en los bordes de los objetos.

Produce una imagen donde los objetos se ven más delgados debido a la eliminación de píxeles en los bordes.

En imágenes binarias, puede reducir los objetos hasta eliminarlos si el tamaño del kernel es suficientemente grande.

Requiere un elemento estructurante (kernel) que define el área de influencia para decidir qué píxeles se eliminan.

Suele ser más rápida computacionalmente, ya que implica operaciones simples de comparación y eliminación de píxeles.

Utiliza operadores específicos, como el gradiente o el Laplaciano, para detectar cambios abruptos de intensidad que indican bordes.

Genera una imagen que resalta los bordes de los objetos como líneas o contornos.

Aunque se puede aplicar a imágenes binarias, es más común en imágenes en escala de grises para detectar bordes con mayor precisión.

Utiliza diferentes tipos de máscaras según el operador, como máscaras de Sobel o Prewitt, para calcular gradientes y detectar bordes.

Puede ser más costosa en términos de tiempo de ejecución, especialmente con operadores que requieren cálculos de gradientes o convoluciones más complejas.

Diferencias entre las técnicas de erosión y extracción de bordes en una imagen.

Diferencias

7. Operaciones secuenciales

Erosión

8. Propósito en el preprocesamiento

Extracción

9. Uso en la morfología matemática

10. Sensibilidad al ruido

Referencias

Extracción de Bordes; Operadores Sobel, Prewitt y Roberts. (s/f). Ipn.mx. Recuperado el 19 de junio de 2024, de https://www.boletin.upiita.ipn.mx/index.php/ciencia/669-cyt-numero-55/1293-extraccion-de-bordes-operadores-sobel-prewitt-y-roberts Mery, D. [@domingomery]. (2021, noviembre 9). 22 procesamiento de Imágenes: Operaciones Morfológicas (erosión, dilatación, etc.). YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=fn55sMt9vkI Técnicas de Segmentación en Procesamiento Digital de Imágenes. (s/f). 1Library.co. Recuperado el 19 de junio de 2024, de https://1library.co/document/q2624k2z-tecnicas-de-segmentacion-en-procesamiento-digital-de-imagenes.html Tipos de operaciones morfológicas - MATLAB & Simulink - MathWorks América Latina. (s/f). Mathworks.com. Recuperado el 19 de junio de 2024, de https://la.mathworks.com/help/images/morphological-dilation-and-erosion.html Zorrilla, V. M. S. (s/f). DETECCIÓN DE BORDES DE UNA IMAGEN USANDO MATLAB. Tecnm.mx. Recuperado el 19 de junio de 2024, de https://pistaseducativas.celaya.tecnm.mx/index.php/pistas/article/viewFile/655/642

Se puede aplicar múltiples veces de manera secuencial para reducir gradualmente los objetos más grandes.

Se pueden combinar diferentes operadores de extracción de bordes para mejorar la detección en imágenes complejas.

Puede ser útil para eliminar detalles innecesarios o para preparar imágenes para análisis de objetos.

Es una operación fundamental en la morfología matemática para reducir el tamaño de los objetos y suavizar las formas.

Puede ayudar a eliminar pequeños detalles y ruido al reducir los objetos, pero puede también eliminar detalles importantes si el kernel es demasiado grande.

Se utiliza para resaltar características importantes de los objetos, lo cual es crucial para tareas de detección y reconocimiento de patrones.

No es una operación morfológica per se, pero es utilizada en combinación con otras operaciones en el procesamiento de imágenes.

Es sensible al ruido porque puede detectar cambios de intensidad que podrían no ser relevantes para la estructura del objeto.