Esquemas morfológicos multiescala basados en operaciones de Top-Hat para aplicaciones de mejora y fusión de imágenes
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Metadata
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Mello Román, Julio CésarDate of publishing
2021-11-11Type of publication
info:eu-repo/semantics/doctoralThesisSubject(s)
Fusión de imágenes
Mejora de la imagen
Morfología matemática multiescala
Top-Hat
Image fusion
Image enhancement
Multiscale mathematical morphology
Top-Hat
Mejora de la imagen
Morfología matemática multiescala
Top-Hat
Image fusion
Image enhancement
Multiscale mathematical morphology
Top-Hat
Abstract
En este trabajo de tesis se presentan aplicaciones de la morfología matemática multiescalar a la mejora de imágenes medicas, infrarrojas, visibles y su extensión a técnicas de fusión de imágenes visibles e infrarrojas. La transformada de top-hat clásica es una operación de la morfológica matemática que es utilizada en los procesos de mejora de contraste y fusión de imágenes. Pero esta operación genera saturaciones en el proceso de mejora de la imagen especialmente en los bordes de las imágenes. A lo largo de este trabajo se propone reducir el efecto de saturación en algoritmos basados en morfología matemática multiescalar utilizando diferentes estrategias en la transformada de Top-Hat. Además, estas variaciones fueron probadas en nuevos algoritmos basados en morfología matemática multiescalar aplicados a la mejora de contraste de imágenes médicas, imágenes infrarrojas e imágenes visibles y en técnicas de fusión de imágenes visibles e infrarrojas. Los resultados obtenidos muestran imágenes médicas, infrarrojas, visibles e imágenes fusionadas con realce de contraste, mejora de detalles, preservación de brillo y bordes. This thesis work presents applications of multiscale mathematical morphology to contrast enhancement of medical, infrared, visible images and its extension to visible and infrared image fusion techniques. The classical top-hat transform is a mathematical morphology operation that is used in contrast enhancement and image fusion processes. But this operation generates saturations in the image enhancement process especially at the edges of the images. Throughout this work, it is proposed to reduce the saturation effect in multiscale mathematical morphology based algorithms using different strategies in the Top-Hat transform. Furthermore, these variations were tested in new algorithms based on multiscale mathematical morphology applied to contrast enhancement of medical images, infrared images and visible images and in visible and infrared image fusion techniques. The results obtained show medical, infrared, visible and fused images with contrast enhancement, detail enhancement, brightness preservation and edge preservation.