Utilice la función
cnvxhull para buscar la envolvente convexa de los píxeles con un valor de intensidad de primer plano fg en la matriz M. La salida se representa en formato binario con valores de 1 en la envolvente convexa y de 0 fuera. El algoritmo utilizado se describe en el libro Digital Picture Processing, de A. Rosenfeld y A. C. Kak, página 269, 1982.
Para localizar la envolvente, seleccione P1 como el punto superior del extremo izquierdo del conjunto de píxeles en M y L1 como la línea horizontal que atraviesa P1. Después, rota L1 sobre P1 hasta que alcanza el valor fg del conjunto de píxeles. Llamar a la línea L2 rotada resultante y dejar que P2 sea el punto más alejado de P1 a lo largo de L2; en tal caso el algoritmo se repetirá hasta que Pn = P1. La unión de {P1, P2, ... , Pn-1} forma los vértices de la envolvente convexa.
2. Calcule la envolvente convexa del conjunto con un valor de píxel de primer plano de 1.
La envolvente convexa contiene todos los píxeles de 1 en la matriz original y es el conjunto convexo más pequeño.
3. Seleccione el valor de píxel de primer plano 2 y calcule de nuevo la envolvente convexa.
4. Superponga esta envolvente convexa sobre una imagen binaria de un kernel de maíz para comprobar la utilidad de la envolvente a la hora de describir el contorno y los huecos de una imagen.
5. Busque la envolvente convexa de los píxeles blancos (1) en la imagen binaria y, a continuación, sustraiga la imagen de la envolvente para obtener la deficiencia convexa. En vez de realizar la sustracción directamente, se aplica una escala a la imagen binaria y la envolvente convexa de manera que el área situada fuera de la envolvente es gris, los píxeles de la imagen son negros y la deficiencia convexa es blanca.
6. Vea las imágenes M, Mbin255 y Mdef en paralelo.
(corn1.bmp)
(mbin_255.bmp)
(mdef.bmp)
El exterior de la envolvente es gris en M, la imagen es negra en Mbin55 y la deficiencia convexa se muestra en color blanco en la imagen final, Mdef.
