Afinamento e Pruning

Ao se tentar remover as máculas com base nas marcas retornadas pela abertura direcional (Figura 60), depara-se com um problema, que é a quebra de algumas bordas que restaram na ima-gem. Isso porque as máculas tocam nas bordas, e a linha reta que contém uma mácula, inclui uma pequena parte da borda. Se for retirada completamente a linha que foi detectada pela abertura, a borda ficará interrompida. A Figura 61 mostra um exemplo desse problema sobre uma imagem sintética, e a Figura 62 mostra o mesmo efeito numa imagem real. Na Figura 62, a elipse mostra uma borda que foi danificada pela remoção das máculas. Essa imagem é o resultado final, caso a metodologia utilizada não faça nenhum processamento sobre as marcas retornadas pela abertura direcional.

Para eliminar esse problema, é preciso que o comprimento de cada mácula seja diminuído de alguns pixels, correspondendo à largura média das bordas. Isso pode ser feito através de um

pru-ning. Para a realização do pruning, a imagem deve estar afinada. O próximo passo é, portanto, o

afinamento da imagem. Esse afinamento é feito através da operação thinning do MMACH, utili-zando a família de elementos estruturantes sugeridos em [Facon 96] (ver Figura 10). É importante ressaltar que o afinamento não é realizado até atingir a idempotência. É realizada somente uma iteração com cada par de elementos estruturantes da família, visando a eliminação de alguns pontos simples. Esse procedimento se mostrou suficiente para os propósitos desse trabalho.

Figura 61. Efeito de quebra das bordas.

Figura 62. Quebras na borda provocadas pela remoção das máculas.

Antes do afinamento, são eliminadas todas as marcas que tocam as bordas da imagem. Isso porque a maioria dessas marcas possuem um tamanho menor do que o definido (30 pixels), e na prática, nenhuma análise é feita sobre os grãos que não estão completamente descritos na ima-gem.

Essa operação é conhecida como objects on edges-off, e remove todos os objetos conectados que tocam nas bordas da imagem. Primeiramente é gerada uma imagem limpa, com somente as bordas ativas. Essa imagem é chamada de frame. A seguir, é realizada uma abertura por recons-trução, utilizando o frame como a imagem de marcadores. Essa operação recupera a forma dos conjuntos que tocam o frame. Finalmente, esses conjuntos são removidos da imagem original. A Figura 63 ilustra os passos dessa operação.

A Figura 60 (a) (união dos resultados das aberturas direcionais usando elementos estruturan-tes de tamanho 30X30 e 60 direções diferenestruturan-tes) é submetida então à operação de objects on

ed-ges-off. A Figura 64 mostra o resultado após a remoção das marcas que tocam as bordas da

(a) (b) (c) (d)

Figura 63. Exemplo da operação Edges-off: (a) imagem original, (b) frame, (c) reconstrução dos objetos que tocam as bordas da imagem e (d) resultado final, após a subtração.

Figura 64. Resultado da abertura sem as marcas que encostam nas bordas da imagem.

Após a remoção das marcas que encostam nas bordas da imagem, é finalmente realizado o afinamento simétrico, como mostra a Figura 65.

Figura 65. Resultado do afinamento simétrico.

Com a imagem afinada, é possível realizar o pruning. Essa operação é também realizada através da operação thinning do MMACH, utilizando a família de elementos estruturantes

sugeri-dos em [Facon 96] (ver Figura 15). Cada iteração do pruning remove 2 ou 3 pixels. Como as bor-das têm uma largura média de 3 ou 4 pixels, são realizabor-das duas iterações de pruning com cada elemento estruturante da família.

3.3.4 Remoção das Máculas

Após o processamento sobre as marcas, o próximo passo é a remoção das máculas da ima-gem original. Essa remoção é realizada através de uma dilatação condicional em níveis de cinza. Como foi mostrado na Seção 2.2.2 sobre dilatação em níveis de cinza, essa operação possui a propriedade de reduzir e às vezes eliminar vales, que são os padrões escuros da imagem. Como o objetivo desse trabalho é eliminar as linhas retas, que são padrões escuros, essa operação é ade-quada.

Figura 66. Resultado do pruning.

O passo seguinte é a delimitação das regiões onde deve ser realizada a dilatação condicional. As máculas não possuem somente 1 pixel de largura, como as marcas obtidas. É necessário então, dilatar ou espessar as marcas, para que elas atinjam aproximadamente a região ocupada pelas máculas. A Figura 67 ilustra o resultado do espessamento (a) e de uma dilatação simples (b) so-bre a imagem das marcas. O espessamento foi realizado com o par de elementos estruturantes indicado na Figura 13 (a), e foram realizadas 8 iterações. A dilatação simples foi realizada com um elemento estruturante de tamanho 3X3.

Com a configuração utilizada, o espessamento não consegue dilatar todos os segmentos, como por exemplo o indicado pela seta. Além disso, o espessamento possui a propriedade de evitar que os subconjuntos da imagem se fundam. Essa propriedade faz com que as marcas fi-quem com algumas falhas em alguns casos. Essas falhas podem trazer problemas, pois as máculas não serão removidas nessas falhas, causando um ruído na imagem final. Portanto, uma dilatação

O último passo é a realização da dilatação condicional sobre a imagem original, utilizando a imagem dilatada da Figura 67 (b) como imagem condicional. O resultado é submetido novamente a outra dilatação condicional. A Figura 68 mostra o resultado das duas dilatações sobre a imagem original. A imagem sofreu uma dilatação somente sobre as marcas, o restante da imagem foi co-locado em zero (preto). Essa imagem não está invertida, pois uma inversão atrapalharia a visuali-zação do efeito.

(a) (b)

Figura 67. Espessamento (a) e dilatação (b) da imagem de marcas. A seta mostra um segmento que não foi dilatado pelo espessamento.

O resultado da dilatação condicional é unido com a imagem original. Como a imagem dilata-da possui sempre valores maiores ou iguais aos dilata-da imagem original nos lugares dilata-das marcas (onde sofreu a dilatação) e zero no restante, a união vai sobrepor a imagem dilatada sobre a imagem original nos lugares indicados pelas marcas, deixando o restante da imagem sem nenhuma altera-ção. O resultado final é mostrado na Figura 69.