Sistema de contagem com morfologia matemática fuzzy

Mathematical Morphology presents a systematic approach to extract geometric features of binary images, using morphological operators that transform the original image into another by means of a third image called structuring element and came out in 1960 by researchers Jean Serra and George Matheron. Fuzzy mathematical morphology extends the operators towards grayscale and color images and was initially proposed by Goetherian using fuzzy logic. Using this approach it is possible to make a study of fuzzy connectives, which allows some scope for analysis for the construction of morphological operators and their applicability in image processing. In this paper, we propose the development of morphological operators fuzzy using the R-implications for aid and improve image processing, and then to build a system with these operators to count the spores mycorrhizal fungi and red blood cells. It was used as the hypothetical-deductive methodologies for the part formal and incremental-iterative for the experimental part. These operators were applied in digital and microscopic images. The conjunctions and implications of fuzzy morphology mathematical reasoning will be used in order to choose the best adjunction to be applied depending on the problem being approached, i.e., we will use automorphisms on the implications and observe their influence on segmenting images and then on their processing. In order to validate the developed system, it was applied to counting problems in microscopic images, extending to pathological images. It was noted that for the computation of spores the best operator was the erosion of Gödel. It developed three groups of morphological operators fuzzy, Lukasiewicz, And Godel Goguen that can have a variety applications

A Morfologia Matemática apresenta um modelo sistemático para extrair características geométricas de imagens binárias usando operadores morfológicos que transformam a imagem original em outra, por meio de uma terceira imagem, chamada elemento estruturante que teve origem em 1960 pelos pesquisadores Jean Serra e George Matheron. A morfologia matemática fuzzy estende os operadores morfológicos para imagens em tons de cinza e coloridas e foi inicialmente proposta por Goetherian utilizando a lógica fuzzy. Usando essa abordagem é possivel fazer um estudo dos conectivos fuzzy, que permite algumas possibilidades de analise para a construção de operadores morfológicos e suas aplicabilidades no processamento de imagens. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento dos operadores morfológicos fuzzy utilizando as R-implicações para auxiliar e aperfeiçoar o processamento de imagens e em seguida a construção de um sistema com esses operadores para contar os esporos de fungos micorrízicos e as células sanguíneas vermelhas. Utilizou-se como metodologias a hipotetico-dedutiva para a parte formal e a incrementaliterativa para a parte experimental. Esses operadores foram aplicados em imagens digitais e microscópicas. As conjunções e implicações da fundamentação matemática da morfologia fuzzy foram utilizadas para escolher a melhor adjunção a ser aplicada dependendo do problema a ser abordado, ou seja, utilizaremos automorfismos sobre as implicações e observaremos a influência na segmentação das imagens e posteriormente no processamento das mesmas. Para validação do sistema desenvolvido, foi aplicado em problemas de contagem de esporos de fungos micorrízicos estendendo-se para imagens de células sanguíneas vermelhas. Foi constado que para a contagem dos esporos o melhor operador foi a erosão de Gödel. Desenvolveu-se três grupos de operadores morfológicos fuzzy, Lukasiewicz, Gödel e Goguen que podem ter uma variedade aplicações