Segmentación de Imágenes a través de Morfología Matemática Difusa

BOUCHET, A.; PASTORE, J.; BALLARIN, V.

Córdoba, ARGENTINA

Congreso; XI Reunión de Procesamiento de la Información y Control; 2005

Universidad Nacional de Rio IV

La imprecisión es inherente a las imágenes reales, ya sea por la presencia de límites indefinidos entre las estructuras u objetos a segmentar dentro de una imagen, debido a una adquisición ruidosa de la imagen o directamente porque es inherente a los métodos propios de formación de las imágenes como lo es en el caso de las imágenes de Resonancia Magnética (R.M.) y Tomografía Computada (T.C.). Los conjuntos difusos tienen varias ventajas para representar tales imprecisiones ya sean en la localización espacial de los objetos en la imagen o en la imprecisión sobre la pertenencia o no de un píxel a una clase (para el caso de las imágenes de R.M. o T.C. la pertenencia a un tejido). En este trabajo se presenta una aplicación de la Morfología Matemática Difusa a la segmentación de imágenes de Resonancia Magnética Nuclear. El objetivo principal de este trabajo es demostrar como las características de los conjuntos difusos utilizados específicamente en Morfología Matemática, resultan ser una herramienta útil en la segmentación de imágenes texturadas como lo son las de R.M..