Mejora matemática del algoritmo de esqueletonización 3D de Lee et al
El esqueleto es una representación topológica simple de un objeto empleado comúnmente en el procesamiento de imágenes, para identificación de objetos y detección de características morfológicas, una de las técnicas más populares de esqueletonización es la de Lee et al. dada su simplicidad, sin embar...
- Autores:
-
Zuleta Isaza, Ricardo Héctor
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Ibagué
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Ibagué
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4965
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12313/4965
- Palabra clave:
- Algoritmo de esqueletonización 3D - Mejora matemática de Lee et al
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El esqueleto es una representación topológica simple de un objeto empleado comúnmente en el procesamiento de imágenes, para identificación de objetos y detección de características morfológicas, una de las técnicas más populares de esqueletonización es la de Lee et al. dada su simplicidad, sin embargo presenta errores notorios los cuales fueron observados en un trabajo previo en el semillero Lún. En este trabajo de grado se introduce una formulación matemática basada en topología que permite determinar las razones por las cuales cualquier método de esqueletonización no podrá representar correctamente cualquier tipo de esqueleto, debido a que las imágenes 3D corresponden a representaciones discretas del mundo continuo. Este problema aparece cuando alguna de las dimensiones de un objeto discreto es par. Se sustentó matemáticamente mediante definiciones y teoremas que en algunos casos la mínima representación topológicamente válida del objeto, cuyo grosor es dos, es una curva cerrada y por lo tanto, si se adelgaza más, haciéndolo de un voxel de ancho, se rompe la curva, y en consecuencia,, la representación obtenida no es un esqueleto. Basado en esta definición, se desarrolló un nuevo algoritmo, que a diferencia del método original de Lee, requiere de un solo barrido para obtener los voxeles candidatos a ser eliminados en toda la superficie del volumen, permitiendo reducir notablemente el tiempo de ejecución, y mejorando el esqueleto obtenido. Dado que es imposible conseguir esqueletos ideales cuando en al menos una dimensión del objeto es par, el algoritmo obtiene una aproximación lo más cercana posible al esqueleto ideal. Los resultados obtenidos permitieron validar las ventajas del método propuesto. |
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Este problema aparece cuando alguna de las dimensiones de un objeto discreto es par. Se sustentó matemáticamente mediante definiciones y teoremas que en algunos casos la mínima representación topológicamente válida del objeto, cuyo grosor es dos, es una curva cerrada y por lo tanto, si se adelgaza más, haciéndolo de un voxel de ancho, se rompe la curva, y en consecuencia,, la representación obtenida no es un esqueleto. Basado en esta definición, se desarrolló un nuevo algoritmo, que a diferencia del método original de Lee, requiere de un solo barrido para obtener los voxeles candidatos a ser eliminados en toda la superficie del volumen, permitiendo reducir notablemente el tiempo de ejecución, y mejorando el esqueleto obtenido. Dado que es imposible conseguir esqueletos ideales cuando en al menos una dimensión del objeto es par, el algoritmo obtiene una aproximación lo más cercana posible al esqueleto ideal. Los resultados obtenidos permitieron validar las ventajas del método propuesto.The skeleton is a simple topological representation of an object commonly used in image processing, for object identification and detection of morphological characteristics, one of the most popular skeletonization techniques is that of Lee et al. due to its simplicity, however, it presents notorious errors which were observed in a previous work in the Lún seedbed. In this work we introduce a mathematical formulation based on topology that allows us to determine the reasons why any skeletonization method will not be able to correctly represent any type of skeleton, because the 3D images correspond to discrete representations of the continuous world. This problem arises when any of the dimensions of a discrete object is even. It was mathematically supported by definitions and theorems that in some cases the minimum topologically valid representation of the object, whose thickness is two, is a closed curve and therefore, if it is thinned further, making it one voxel wide, the curve is broken, and consequently, the representation obtained is not a skeleton. Based on this definition, a new algorithm was developed, which, unlike Lee's original method, requires a single sweep to obtain the candidate voxels to be eliminated over the entire surface of the volume, allowing reducing significantly the execution time, and improving the obtained skeleton. Given that it is impossible to obtain ideal skeletons when at least one dimension of the object is even, the algorithm obtains an approximation as close as possible to the ideal skeleton. The results obtained allowed the advantages of the proposed method to be validated.PregradoIngeniero ElectrónicoResumen.....V Contenido.....VII Lista de figuras.....X Introducción.....1 Objetivos.....4 1. Marco teórico.....5 1.1. Conceptos básicos de esqueletonización en 2D y 3D.....5 1.2. Topología Digital.....5 1.2.1 Vecindad de un pixel.....6 1.2.2 Conectividad 2D.....6 1.2.3 Vecindad y Conectividad 3D.....7 1.2.4 Grosor.....8 1.3. Característica de Euler.....8 1.4. Punto simple.....11 1.5. Metodologías de esqueletización.....11 1.5.1 Adelgazamiento.....11 1.5.2 Transformación de distancia (TD).....11 ▪ Distancia euclidiana.....12 ▪ Distancia "City Block".....12 ▪ Distancia "Chebyshev".....12 1.5.3 Métodos geométricos.....12 1.6. Método de adelgazamiento de Ta-Chih Lee, Rangasami L. Kashyap y Chong-Nam Chu.....13 1.7. Método de adelgazamiento de Palágyi.....13 2. Nociones básicas de topología.....15 3. Metodología.....21 4. Alternativas de solución.....23 4.1. Esqueletos no simétricos.....24 5. RESULTADOS.....31 6. Conclusiones.....41 Bibliografía.....43 A. Anexo: Articulo producto del proyecto de grado.....4566 páginasapplication/pdfZuleta Isaza, R. H.(2021).Mejora matemática del algoritmo de esqueletonización 3D de Lee et al.[Trabajo de grado, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4965https://hdl.handle.net/20.500.12313/4965spaUniversidad de IbaguéIngenieríaIbaguéIngeniería ElectrónicaContiene bibliografia pero como imageninfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Algoritmo de esqueletonización 3D - Mejora matemática de Lee et alMejora matemática Algoritmo - Esqueletonización 3DEsqueletonizaciónTopología digitalVecindadConectividadSkeletonizationDigital topologyNeighbourhoodConnectivityMejora matemática del algoritmo de esqueletonización 3D de Lee et alTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionPublicationORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/octet-stream3809096https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/62cae601-f07e-4c40-bdc6-8ac5775458b1/downloadce5a44e27ba56c946cc54ed8ab8dca38MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8134https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/2689e23a-b73a-48d2-8844-447941a282bb/download2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3MD5220.500.12313/4965oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/49652025-04-04 08:47:17.127https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/https://repositorio.unibague.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Ibaguébdigital@metabiblioteca.comQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbi1Ob25Db21tZXJjaWFsLU5vRGVyaXZhdGl2ZXMgNC4wIEludGVybmF0aW9uYWwgTGljZW5zZQ0KaHR0cHM6Ly9jcmVhdGl2ZWNvbW1vbnMub3JnL2xpY2Vuc2VzL2J5LW5jLW5kLzQuMC8= |
