OPERACJE MORFOLOGICZNE NA OBRAZACH BINARNYCH ZASTOSOWANIE NA POTRZEBY WIZJI KOMPUTEROWEJ

Podobne dokumenty
OPERACJE MORFOLOGICZNE NA OBRAZACH W ODCIENIACH SZAROŚCI ZASTOSOWANIE NA POTRZEBY WIZJI KOMPUTEROWEJ

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

Grupowanie sekwencji czasowych

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

EXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Modelowanie przez zjawiska przybliżone. Modelowanie poprzez zjawiska uproszczone. Modelowanie przez analogie. Modelowanie matematyczne

Matematyka Dyskretna - zagadnienia

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Wykład. Podstawowe przekształcenia morfologiczne. dr inż. Robert Kazała

Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci

IMPLEMENTACJA FUNKCJI ZBIORÓW POZIOMICOWYCH W ALGORYTMACH KONSTRUKCJI OBRAZU TOMOGRAFICZNEGO

zna wybrane modele kolorów i metody transformacji między nimi zna podstawowe techniki filtracji liniowej, nieliniowej dla obrazów cyfrowych

Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi

Detekcja kodów kreskowych w obrazach za pomocą filtrów gradientowych i transformacji morfologicznych

12 Stereometria Podstawy geometrii przestrzennej Graniastosłupy Wielościany

Komputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja krzywoliniowych obiektów 3d

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz

WPŁYW SZUMÓW KOLOROWYCH NA DZIAŁANIE FILTRU CZĄSTECZKOWEGO

Koła rowerowe malują fraktale

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) =

NEURONOWE MODELOWANIE OCENY JAKOŚCI USŁUG TRANSPORTOWYCH

A4: Filtry aktywne rzędu II i IV

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Metody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski

WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

DUAL SIMILARITY OF VOLTAGE TO CURRENT AND CURRENT TO VOLTAGE TRANSFER FUNCTION OF HYBRID ACTIVE TWO- PORTS WITH CONVERSION

1 Przestrzeń zdarzeń elementarnych

ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWEJ RBF W REGULATORZE KURSU STATKU

Koła rowerowe kreślą fraktale

Operacje morfologiczne

POLITECHNIKA ŚWIĘTOKRZYSKA w Kielcach WYDZIAŁ MECHATRONIKI I BUDOWY MASZYN ZAKŁAD MECHATRONIKI LABORATORIUM PODSTAW AUTOMATYKI INSTRUKCJA

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Sterowanie Ciągłe. Używając Simulink a w pakiecie MATLAB, zasymulować układ z rysunku 7.1. Rys.7.1. Schemat blokowy układu regulacji.

PLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA ALGORYTM MRÓWKOWY (ANT SYSTEM) ALGORYTM MRÓWKOWY. Algorytm mrówkowy

RACJONALIZACJA PROCESU EKSPLOATACYJNEGO SYSTEMÓW MONITORINGU WIZYJNEGO STOSOWANYCH NA PRZEJAZDACH KOLEJOWYCH

QUANTITATIVE AND QUALITATIVE CHARACTERISTICS OF FINGERPRINT BIOMETRIC TEMPLATES

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19)

LABORATORIUM 4: Wpływ operatorów mutacji na skuteczność poszukiwań AE

Wyznaczenie prędkości pojazdu na podstawie długości śladów hamowania pozostawionych na drodze

Komputerowe przetwarzanie obrazu Laboratorium 5

koszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys Krzywa kosztów kapitału.

A i A j lub A j A i. Operator γ : 2 X 2 X jest ciągły gdy

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS

Wykaz linii kolejowych, które są wyposażone w urządzenia systemu ETCS

Algebra liniowa z geometrią analityczną

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Diagnostyka obrazowa

Detekcja i śledzenie ruchomych obiektów w obrazie

Ćw. 5. Badanie ruchu wahadła sprężynowego sprawdzenie wzoru na okres drgań

Colloquium 3, Grupa A

Wykaz linii kolejowych, które są wyposażone w urzadzenia systemu ETCS

OKREŚLENIE PRĘDKOŚCI PORUSZANIA SIĘ SZKODNIKÓW Z WYKORZYSTANIEM KOMPUTEROWEJ ANALIZY OBRAZU

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

Wykład 9. Fizyka 1 (Informatyka - EEIiA 2006/07)

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

PORÓWNANIE WYBRANYCH ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZPŁYWU MOCY W SYSTEMIE ELEKTROENERGETYCZNYM A COMPARISON OF SELECTED OPTIMAL POWER FLOW ALGORITHMS

REALIZACJA NA POZIOMIE RTL OBLICZANIA PIERWIASTKA KWADRATOWEGO Z UŻYCIEM METODY NIEODTWARZAJĄCEJ

9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie

THE MODELLING OF CONSTRUCTIONAL ELEMENTS OF HARMONIC DRIVE

ZADANIE 52 INTERFERENCYJNY POMIAR KRZYWIZNY SOCZEWKI (pierścienie Newtona) Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest wyznaczenie, przy znanej długości fali

Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH

DM-ML, DM-FL. Auxiliary Equipment and Accessories. Damper Drives. Dimensions. Descritpion

METODA PROJEKTOWANIA REJONU ZMIANY KIERUNKU TRASY KOLEJOWEJ

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: TRANSPORT z. 82 Nr kol. 1903

Struktury proponowane dla unikalnych rozwiązań architektonicznych.

Porównanie wybranych miar kontrastu obrazów achromatycznych

Materiały do wykładów na temat Obliczanie sił przekrojowych i momentów przekrojowych. dla prętów zginanych.

BELKI CIĄGŁE STATYCZNIE NIEWYZNACZALNE

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

METODY GENERACJI I SELEKCJI CECH GRAFU W ROZPOZNAWANIU ZDJĘĆ SATELITARNYCH *)

KARTA PRZEDMIOTU. Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu w języku. M INF _05.15 Analiza obrazów medycznych Analysis of medical images. polskim angielskim

Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska PROJEKT INŻYNIERSKI

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

Geometria analityczna przestrzeni

Przestrzenne uwarunkowania lokalizacji źródeł sygnałów radiowych na bazie pomiaru częstotliwości chwilowej

Wykład wprowadzający

ZASTOSOWANIE ANALIZY KORESPONDENCJI W BADANIU AKTYWNOŚCI TURYSTYCZNEJ EMERYTÓW I RENCISTÓW

UNIWERSALNY ELEKTRONICZNY PULPIT NASTAWCZY

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

Technika optymalizacji

Ćwiczenie nr 1: Wahadło fizyczne

MATEMATYCZNY MODEL PĘTLI HISTEREZY MAGNETYCZNEJ

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. . (odp. a)

WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM

Prawdopodobieństwo i statystyka

Równanie Fresnela. napisał Michał Wierzbicki

Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.

Transkrypt:

STUI INORTI 24 Volume 25 Number 2 58 dam ŚWITOŃSKI Katarzyna STĄPOR Politechnia Śląsa Instytut Informatyi OPERJE OROLOGIZNE N ORZH INRNYH ZSTOSOWNIE N POTRZEY WIZJI KOPUTEROWEJ Streszczenie. Opracowanie stanowi omplesowy przegląd operatorów morfologii matematycznej dla obrazów binarnych. Zostały podane ich pełne definicje wraz z wyjaśnieniami sutów jaie powodują na obrazach. ziałanie opisanych operacji morfologicznych zaprezentowano na przyładowych obrazach. Słowa luczowe: morfologia matematyczna przetwarzanie obrazów wizja omputerowa ORPHOLOGIL OPERTIONS OR INRY IGES PPLITION OR OPUTER VISION Summary. The article is complex review of mathematical morphology operators for binary images. Their full definitions with explanations of their impact on the images have been given. The worings of described operators have been presented on example images. Keywords: mathematical morphology image processing computer vision. Wprowadzenie orfologia matematyczna jest narzędziem pozwalającym na wydobywanie informacji o ształcie obietów. Jej począti datuje się na lata 96 iedy to w Paris Schools of ines G. atheron i Jean Serra rozpoczęli badania nad geometrią obietów porowatych. Pierwsze formalne definicje zostały wprowadzone w [4] i ta pozycja jest powszechnie uważana jao fundament morfologii matematycznej. W niniejszym opracowaniu wprowadzimy definicje podstawowych operacji morfologicznych na binarnych obrazach cyfrowych.

6. Świtońsi K. Stąpor inarny obraz cyfrowy definiowany jest jao funcja odwzorowująca zbiór f ZxZ puntów obrazu w zbiór {}[28]: f : f { } zasami wygodniej obraz binarny zdefiniować jao podzbiór zbioru f dla tórego funcja f przyjmuje wartość []: gdzie { x : f } x f Translacją obrazu o wetor h jest przesunięty obraz o wetor h: h + h : y y y2 h h h2 { y + h y } 3 y + h y + h y2 + h2 o wydobycia geometrycznych informacji obrazu operatory morfologiczne będą potrzebowały zdefiniowania wzorca obietu przedstawiającego poszuiwany ształt na obrazie. Tai obiet będziemy oreślali mianem elementu struturalnego i tratowali jao obraz. Załadamy że element struturalny jest ograniczony 2 4 2. Operacje morfologiczne 2.. Erozja i dylatacja ylatacja obrazu elementem struturalnym to suma obrazów powstałych z translacji obrazu wejściowego względem wszystich puntów elementu struturalnego [4]: U h h ylatacja będzie powodowała przyrost obietów na brzegach zgodnie z ształtem elementu struturalnego. Implementując dylatację wygodniej odwołać się do własności tóra mówi że obraz po dylatacji zawiera tylo te punty wobec tórych przesunięty odbity względem puntu element struturalny oraz obraz wejściowy posiadają część wspólną [3]: 5 gdzie _ h f : + h φ _ { x y : x y } 6 7

Operacje morfologiczne na obrazach binarnych... 7 Erozja obrazu elementem struturalnym to iloczyn obrazów powstałych z translacji obrazu wejściowego względem wszystich puntów elementu struturalnego [4]: E I h h Erozja będzie powodowała zmniejszanie się obietów na ich brzegach zgodnie z ształtem elementu struturalnego. Podobnie ja dla dylatacji implementując erozję lepiej posłużyć się własnością tóra mówi że obraz po erozji zawiera tylo te punty wobec tórych przesunięty element struturalny całowicie zawiera się w obrazie wejściowym [3]: { h : + h } E f 9 Poniżej zaprezentowano działanie operacji dylatacji i erozji dla binarnego obrazu litery H z rysunu a. 8 a b c d e Rys.. ylatacja i erozja: a obraz wejściowy b ylatacja elementem struturalnym o ształcie wadratu c dylatacja elementem struturalnym o ształcie pionowego odcina d erozja elementem struturalnym o ształcie wadratu e dylatacja elementem struturalnym o ształcie pionowego odcina ig.. ilatation and erosion: a input image b dilatation with square structing element c dilatation with vertical structing element d erosion with square structing element e erosion with vertical structing element Na rysunu b znajduje się obraz po dylatacji elementem struturalnym o ształcie wadratu. ylatacja spowodowała rozrost litery H we wszystich ierunach. Na rysunu c znajduje się litera H po dylatacji elementem struturalnym w ształcie odcina o orientacji pionowej. W tym przypadu rozrost jest zauważalny jedynie dla rawędzi horyzontalnych. Na rysunach d i e znajdują się obrazy po erozji obrazu litery H tymi samymi elementami struturalnymi i. la elementu struturalnego zani obietu jest widoczny dla wszystich ierunów natomiast dla elementu zani następował jedynie dla rawędzi horyzontalnych.

8. Świtońsi K. Stąpor 2.2. Hitiss Wyni operacji Hitiss trafi-nie trafi obrazu z elementami struturalnymi: Hit i iss jest równy iloczynowi obrazów uzysanych z erozji obrazu elementem struturalnym i erozji dopełnienia obrazu elementem struturalnym [7]: E E Hitiss 2 Operację Hitiss stosuje się do poszuiwania ształtów na płaszczyźnie obrazu gdyż w wyniu jej działania uzysujemy obiety bądź ich znacznii mieszczące się pomiędzy elementami i. 2.2.. Wyznaczanie narożniów a b Rys.2. Zastosowanie operacji Hittiss do detecji narożniów: a obraz wejściowy b wyryte narożnii ig. 2. The application of Hitiss for corner detection: a input image b detected corners Na rysunu 2a znajduje się binarny obraz prostoąta. W celu wyznaczenia jego narożniów zastosowano operacje Hitiss z następującymi parami elementów struturalnych: 3 4 4 3 3 2 2 Para wyrywa prawy górny narożni 2 2 prawy dolny 3 3 lewy dolny natomiast 4 4 lewy górny narożni.

Operacje morfologiczne na obrazach binarnych... 9 Wyryte narożnii znajdują się na rysunu. 2b tóry jest sumą obrazów powstałych w wyniu operacji Hitiss obrazu 2a wyżej wymienionymi parami elementów struturalnych. 2.2.2. Szieletyzacja Szielet obietu definiowany jest jao zbiór środów wszystich oręgów stycznych do przynajmniej dwóch rawędzi obietu i całowicie zwartych wewnątrz obietu []. Jednym ze sposobów wyznaczenia przybliżonego szieletu jest zastosowanie morfologii matematycznej. o tego celu wyorzystuje się operację ścieniania ang. thinning [2] tóra podobnie do erozji powoduje zmniejszanie się obietów na ich brzegach. W odróżnieniu od erozji zani nie może powodować podziału jednego obietu na dwie części oraz powinien być równomierny ze wszystich ierunów. o realizacji ścieniania stosuje się operację Hitiss. Z jej pomocą zostaną wyryte wszystie wierzchołi obietów oraz płasie brzegi nie będące jedynymi połączeniami pomiędzy odrębnymi partiami obietów. o wyrycia wierzchołów wyorzystamy elementy struturalne z równania 2 natomiast do wyrycia brzegów elementy z równania 3: 3 3 2 4 2 4 4 Obraz ścieniony będzie obrazem pozbawionym wierzchołów oraz brzegów. la ażdej pary elementów struturalnych doonujemy ścienienia: Thin Hitiss 5 Istotna jest olejność w jaiej będziemy usuwali brzegi oraz wierzchołi. Jest ona następująca:... 4 8 4 4. Thinning Thin Thin... Thin Thin... 6 4 4 4 4 Szielety obietów obrazu uzysamy przez powtarzanie ścieniania aż do momentu gdy nie będzie ono powodowało żadnych zmian na obrazie: Seleton Thinning 7 Thinning inf Thinning Thinning... Thinning... 8 4444444 24444444 3 razy + { : Thinning Thinning } Na rysunu. 3b znajduje się szielet litery T z obrazu 3a uzysany za pomocą powyższego algorytmu: 9

. Świtońsi K. Stąpor a b Rys.3. Szieletyzacja: a obraz wejściowy b uzysany szielet ig. 3. Seletonization: a input image b achieved seleton 2.3. Otwarcie i zamnięcie Otwarcie obrazu za pomocą elementu struturalnego definiowane jest jao sewencyjne wyonanie operacji erozji i dylatacji elementem struturalnym [34 i 7]: O E 2 Otwarcie jest operacją tóra powoduje zani obietów oraz połączeń pomiędzy obietami węższych od rozmiaru elementu struturalnego. Na rysunu 4b znajduje się otwarty obraz z rysunu 4a elementem struturalnym w ształcie wadratu i długości bou 5. Widoczny jest zani połączeń pomiędzy obietami. a b Rys.4. Otwarcie: a obraz wejściowy b otwarcie ig. 4. Opening: a input image b opening Zamnięcie obrazu za pomocą elementu struturalnego definiowane jest jao sewencyjne wyonanie operacji dylatacji i erozji elementem struturalnym [34 i 7]: E 2 Zamnięcie powoduje wypełnienie wszystich dziur oraz przerw pomiędzy obietami tóre są węższe od rozmiaru elementu struturalnego.

Operacje morfologiczne na obrazach binarnych... a b Rys.5. Zamnięcie: a obraz wejściowy b zamnięcie ig. 5. losing: a input image b closing Na rysunu 5b znajduje się zamnięty obraz z rysunu 5a elementem struturalnym w ształcie wadratu i długości bou 5. Widoczny jest zani dziur wewnątrz obietu z rysunu 5a. 2.4. Gradient morfologiczny Wewnętrzny gradient morfologiczny obrazu elementem struturalnym jao wyni działania daje obraz będący różnicą wejściowego obrazu i obrazu po erozji elementem struturalnym []: Gint ernal E 22 Gradient wewnętrzny uwydatnia rawędzie obietów tóre są zaznaczane od strony wewnętrznej. Wielość i ształt elementu struturalnego decyduje o rozległości rawędzi. o wyznaczenia rzeczywistych rawędzi należy stosować podstawowy element struturalny z równania. Zewnętrzny gradient morfologiczny obrazu elementem struturalnym jao wyni działania daje obraz będący różnicą dylatacji wejściowego obrazu elementem struturalnym i obrazu []: G external 23 Efet działania jest podobny do gradientu wewnętrznego z tą różnicą że w tym przypadu rawędzie będą zaznaczane po stronie zewnętrznej obietu. ałowity gradient morfologiczny obrazu z elementem struturalnym jao wyni działania daje obraz będący różnicą dylatacji wejściowego obrazu elementem struturalnym i erozji obrazu elementem struturalnym []: G E Gint G 24 ernal + external Efetem działania jest uwydatnienie rawędzi zarówno po stronie wewnętrznej i zewnętrznej obietów. Obraz na rysunu 6b stanowi wewnętrzny natomiast na rysunu 6c całowity gradient morfologiczny elementem struturalnym z równania obrazu wejściowego z rysunu. 6a.

2. Świtońsi K. Stąpor a b c Rys.6. Gradient: a obraz wejściowy b gradient wewnętrzny c gradient całowity ig. 6. Gradient: a input image b internal gradient c full gradient 2.5. Reonstrucja geodezyjna Idea reonstrucji geodezyjnej przestawiona zostanie za pomocą sładowych spójnych obrazu [9]. Reonstrucją geodezyjną obietów obrazu * z obrazu znacznia obietów stanowi suma taich sładowych spójnych 2. n obrazu tóre mają część wspólną z obrazem znacznia [3]: U GR 25 i : φ i i Reonstrucją geodezyjną tła obrazu z obrazu znacznia tła jest dopełnienie zbioru taich sładowych spójnych dopełnienia obrazu tóre mają część wspólną z dopełnieniem obrazu znacznia: GR i U 26 i : i φ Jednym ze sposobów wyznaczenia reonstrucji geodezyjnej jest zastosowanie morfologii matematycznej. o tego celu wprowadzona zostaną definicje dylatacji i erozji warunowej: ylatacja warunowa obrazu z masą i elementem struturalnym jest równa iloczynowi obrazu masi i obrazu uzysanego przez dylatację obrazu elementem struturalnym [ 3]: 27 Erozja warunowa obrazu z masą i elementem struturalnym jest równa sumie obrazu masi i obrazu uzysanego przez erozję obrazu elementem struturalnym : E E 28 Reonstrucja geodezyjna obietów obrazu ze znacznia elementem struturalnym otrzymujemy przez powtarzanie dylatacji warunowej z masą i elementem struturalnym na obrazie wejściowym []: * alej reonstrucje obietów obrazu będziemy oreślali mianem reonstrucji obrazu

Operacje morfologiczne na obrazach binarnych... 3 GR 29 gdzie razy...... 3 Z puntu widzenia implementacji dylatację warunową ończymy w momencie gdy olejne dylatacje nie powodują żadnych zmian w obrazie wejściowym GR 3 gdzie + : inf 32 Reonstrucję geodezyjną tła obrazu ze znacznia elementem struturalnym uzysujemy przez powtarzanie erozji warunowej z masą i elementem struturalnym na obrazie wejściowym aż do momentu gdy nie będzie ona powodowała zmian: + : inf E E E GR 33 a b c d e Rys.7. Reonstrucja geodezyjna: a obraz wejściowy b znaczni obietów c zreonstruowany obraz a ze znacznia obietów d znaczni tła e zreonstruowane tło obrazu a ze znacznia tła ig. 7. Geodesic reconstruction: a input image b object marer c reconstructed image from the object marer e reconstructed image bacground from the bacground marer

4. Świtońsi K. Stąpor Na rysunu. 7c znajduje się zreonstruowany obraz z rysunu 7a ze znacznia z rysnu. 7b podstawowym elementem struturalnym z równania. Na rysunu 7e znajduje się zreonstruowane tło tego obrazu ze znacznia tła z rysunu 7d tym samym elementem struturalnym. LITERTUR. Goutsias J. atman S.: orphological ethods for iomedical Image nalysis. Handboo of edical Imaging. Volume 2. edical Image Processing and nalysis Optical Engineering Press 2 s. 75-272. 2. Gonzales R.: igital Image Processing. Prentice Hall oston 2. 3. Nieniewsi.: orfologia matematyczna w przetwarzaniu obrazów. ademica Oficyna Wydawnicza Warszawa 998. 4. Serra J.: Image nalysis and athematical orphology. cademic Press London 982. 5. Serra J.: Introduction to mathematical morphology. omputer Vision Graphics and Image Processing 986 353 s. 283-35. 6. Serra J.: Image nalysis and athematical orphology vol. 2. cademic Press London 988. 7. Soille P.: orphological Image nalysis: Principles and pplications Springer-Verlag erlin 23. 8. Tadeusiewicz R. Korohodza P. Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów Wydawnictwo Postępu Teleomuniacji Kraów 997. 9. Tadeusiewicz R. lasińsi.: Rozpoznawanie obrazów Państwowe Wydawnictwo Nauowe 99.. Pavlidis T. Grafia i przetwarzanie obrazów Wydawnictwo Nauowo Techniczne Warszawa 987. Recenzent: r hab. inż. Ewa Pięta Prof. Pol. Śląsiej Wpłynęło do Redacji 9 stycznia 24 r.

Operacje morfologiczne na obrazach binarnych... 5 bstract The article presents mathematical morphology operators for binary images. In the first section binary image 2 and structuring element have been defined. The following section has been devoted to a complex review of binary mathematical morphology operators with their applications to selected images. The basic ones are dilatation 5 and erosion 8. ilatation enlarges fig. b c and erosion shrins fig. d e objects in size and the shape of structuring element. Hitiss operator 2 is based on erosion and results in objects or their marers which are between two structuring elements. Hitiss can for instance be applied to detect corners fig. 2 or to find seleton of an object fig. 3. In the subsequent part such operators as opening 2 and closing 2 are presented. They are sequences of dilatation and erosion. nother application of dilatation and erosion is gradient operator which detects edges of objects. They can be mared inside the object - internal gradient 22 outside the object external gradient 23 and on both sides 24. Subsection 2.5 provides a definition of geodesic reconstruction of the foreground 25 and the bacground 26 objects. It also presents the way to reconstruct objects 29 and the bacground 33 from the marer image by means of mathematical morphology operations. dresy dam Świtońsi: Politechnia Śląsa Instytut Informatyi ul. ademica 6 44- Gliwice Polsa a.switonsi@zti.iinf.polsl.gliwice.pl Katarzyna Stąpor: Politechnia Śląsa Instytut Informatyi ul. ademica 6 44- Gliwice Polsa delta@zti.iinf.polsl.gliwice.pl