Algorithmes de la morphologie mathématique pour - Pastel - HAL

Jaromír BRAMBOR5.1. ALGORITHMES ÉLÉMENTAIRES POUR LES GPP5.1.2.1 Algorithmes concrets utilisant le skeleton algorithmique ngbAlgoIBNous démontrons l’utilisation pratique du skeleton algorithmique ngbAlgoIB sur les mêmes exemplesque ceux présentés pour l’approche naïve.La dilatation par un élément structurant sur la grille carrée avec la valeur de bord constante en utilisantla division du traitement en traitement de l’intérieur et en traitement du bord est présentée par la fonctiondilIBSQR :dilIBSQR :: (Ordα) ⇒ α → Ngb → Ar ( I , I ) α → Ar ( I , I ) αdilIBSQR brdval ngb ar =ngbAlgoIB( streamI bb) (extrINgbSQR ngb)( streamB bb) (extrBNgbSQR brdfnc ngb) ngbDilate arwhere bb = ngbBB ngb; brdfnc = cBorder brdvalNous pouvons constater que nous utilisons une double approche au traitement. Les fonctions de parcoursde l’image sont maintenant distinctes et sont devenues complexes car elles utilisent la fonctionngbBB pour déterminer le bounding box de l’élément structurant mais ce sont également les fonctionsd’extraction de voisinage qui sont maintenant distinctes.Nous définissons de la même manière la dilatation morphologique pour la grille hexagonale et le6-voisinage avec la valeur de bord constante et travaillons en divisant le traitement en traitement del’intérieur et du bord. Elle est présentée par la fonction dilIBHEXR :dilIBHEXR :: (Ordα) ⇒ α → Ngb → Ar ( I , I ) α → Ar ( I , I ) αdilIBHEXR brdval ngb ar =ngbAlgoIB( streamI bb) (extrINgbHEXR ngb)( streamB bb) (extrBNgbHEXR brdfnc ngb) ngbDilate arwhere bb = ngbBB ngb; brdfnc = cBorder brdvalSuivant la même logique, nous pouvons définir toutes les autres opérations morphologiques de base.5.1.3 Généralisation du travail sur le voisinageLa spécialisation du traitement de l’image lors du travail avec les éléments structurants peut allerencore plus loin que à la division en deux zones comme présentée dans la section précédente 5.1.2.Nous pouvons, en effet, choisir autant de zones particulières qu’il nous convient pour notre traitement.Ces zones vont correspondre à la spécialisation de traitement pour certains index dans l’imagepour lesquelles les configurations de la position d’éléments structurants et des bords sont particulières.Dans notre logique, cette spécialisation essaie de minimiser les besoins d’échantillonnage inutile au-delàde l’image et nous fournit les procédures adaptées à ce but. La figure 5.6 nous montre un exemple d’unepossible fragmentation du domaine de l’array.sndfstZone du bordFIG. 5.6 : Décomposition du traitement de l’image à plusieurs zones dans lesquelles les traitements distinctspeuvent être effectuésDe plus, pour certaines opérations morphologiques, nous pouvons modifier non seulement le parcourset la manière d’extraire des voisins, mais également l’opération sur le voisinage sans changerl’exactitude du résultat final. Un bon exemple de cette situation est la dilatation locale du pixel placé dansle coin de l’image par l’élément structurant dont plusieurs vecteurs de déplacement pointent à l’extérieur105