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Morfologia Matemática & Limiarização de Otsu (Morphology.cs)

A Morfologia Matemática é uma ferramenta para analisar e transformar formas geométricas em imagens, baseada na Teoria dos Conjuntos.

O arquivo Morphology.cs contém todas as operações morfológicas.


1. O Elemento Estruturante (Structuring Element)

O elemento estruturante BB é uma pequena forma de teste (como um quadrado 3×33 \times 3, uma cruz ou um disco) que desliza sobre a imagem.


2. Operações Básicas: Erosão e Dilatação

1. Erosão (ABA \ominus B)

Encolhe as formas brancas e aumenta as regiões pretas.

  • Em Escala de Cinza: Escolhe o menor valor (min\min) sob a máscara:
(fB)(x,y)=min(i,j)Bf(x+i,  y+j)(f \ominus B)(x, y) = \min_{(i, j) \in B} f(x + i, \; y + j)

2. Dilatação (ABA \oplus B)

Engrossa as formas brancas e preenche pequenas falhas pretas.

  • Em Escala de Cinza: Escolhe o maior valor (max\max) sob a máscara:
(fB)(x,y)=max(i,j)Bf(xi,  yj)(f \oplus B)(x, y) = \max_{(i, j) \in B} f(x - i, \; y - j)

3. Abertura e Fechamento

1. Abertura (AB=(AB)BA \circ B = (A \ominus B) \oplus B)

Uma Erosão seguida por uma Dilatação. Remove pontinhos brancos indesejados sem mudar o tamanho geral dos objetos grandes.

2. Fechamento (AB=(AB)BA \bullet B = (A \oplus B) \ominus B)

Uma Dilatação seguida por uma Erosão. Fecha furinhos pretos dentro dos objetos e conecta partes quebradas.


4. Limiarização Automática de Otsu (Binarização Preto e Branco)

O algoritmo de Otsu descobre sozinho o número de corte TT^* ideal para transformar uma imagem em escala de cinza em preto e branco perfeito.

Ele calcula o ponto que maximiza a separação estatística entre o fundo e os objetos (variância interclasses σB2\sigma_B^2):

σB2(t)=ω0(t)ω1(t)[μ0(t)μ1(t)]2\sigma_B^2(t) = \omega_0(t) \cdot \omega_1(t) \cdot \left[ \mu_0(t) - \mu_1(t) \right]^2

👉 Próximo Passo: Explore as Transformações Geométricas & Mapeamento Inverso.