Segmentación de imágenes a través de reconstrucción morfológica en niveles de gris

Se presenta un método automático para la detección de estructuras con ramificaciones borrosas basado en operaciones de Morfología Matemática. Estas formas se presentan tanto en imágenes médicas (vasos sanguíneos, angiografías o vías respiratorias) como así también en imágenes de huellas digitales o de materiales. La detección de estas ramificaciones es indispensable para el diagnóstico precoz de gran cantidad de enfermedades o realce de huellas deterioradas para su posterior identificación. Sin embargo, por presentarse en forma difusa o inmersas en ruido, la mayoría de las técnicas estándar del Procesamiento Digital de Imágenes no obtienen los resultados deseables. Este trabajo propone un método para eliminar el ruido y realzar imágenes, mediante reconstrucción por aperturas morfológicas, utilizando elementos estructurantes lineales con diferentes orientaciones. Además de realzar y filtrar de esta manera, el método realiza un filtrado alternativo y un análisis del signo de la curvatura del contorno para obtener los resultados deseados. Se presenta una descripción teórica de los principales conceptos y se ilustran los resultados en imágenes reales, con y sin ruido, donde se observa la correcta segmentación obtenida. Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)