Clasificacion del grado de astrocitoma cerebral infantil 2.
Modelo propuesto.
Para el proceso de segmentación proponemos un modelo de color denominado (R1G1B1) basado en una modificación de la matriz de coeficientes del modelo de color YIQ, ya que éste, 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. Mediante el análisis de histogramas de cada uno de los canales que forman la imagen, es posible obtener de manera experimental umbrales que identifiquen las zonas buscadas.
Figura 2. Gráfica correspondiente al canal R1.
Figura 3. Gráfica correspondiente al canal G1.
Figura 4. Gráfica correspondiente al canal B1.
(a) (b)
(c) (d)
Figura 5. (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:
La ordenación vectorial ascendente . descendente propuesta, nos permite obtener un orden entre píxeles, para combinar la técnica de segmentación anterior con la morfología matemática. La tabla 1, muestra un ejemplo de los valores que componen un píxel en una imagen cromática, las tablas 2 y 3 muestran el orden vectorial ascendente . descendente propuesto.
Tabla 2. Valores que componen un píxel.
Tabla 3. Orden vectorial ascendente.
