PROCESO DE SEGMENTACION.
Una vez realizado el pre-procesamiento de la imagen (mejora de la imagen, contraste, brillo, etc.) el proceso de segmentación que proponemos en imágenes 256 X 256 provenientes de un atlas cerebral, formato RGB de 24 bits, consiste en la utilización de canales separados, primero convirtiendo la imagen RGB al sistema R1G1B1 propuesto.
Ya que el modelo presenta como principal ventaja, el desacople entre la información de luminosidad (R1) y la información de color (G1 y B1), de esta forma la imagen puede procesarse sin afectarse sus componentes de color [12] [13] [15]. Separando los canales que en las líneas siguientes denominaremos R1, G1, y B1, después combinando dos de ellos mediante el análisis de sus histogramas para obtener de manera experimental umbrales que identifiquen las zonas buscadas, obteniendo las imágenes mostradas en la figura 6.
Figura 3. Gráfica correspondiente al canal R1.
Figura 4. Gráfica correspondiente al canal G1.
Figura 5. Gráfica correspondiente al canal B1.
Figura 6. (a) Imagen R1G1B1. (b) Canal R1 (c) Canales R1B1. (d) Canales R1G1.
La formulación de morfología matemática en color, requiere la presencia de orden entre los píxeles de la imagen. En escala de grises el orden de los valores discretos 0<1<2<3< … <253<254<255 es suficiente para formar el retículo completo. Una solución al problema de ausencia de orden, se puede alcanzar considerando las imágenes en color, como la composición de tres funciones bidimensionales independientes con un valor unidimensional.
En el caso del espacio propuesto R1G1B1, se considera la imagen como una composición de mapas unidimensionales de valor R1=rojo, G1=verde, B1=azul:
