Peur De Rougir SpÉcialiste : Expansion binaire, érosion, ouverture et fermeture.

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Le problème vient quand la personne se met à anticiper de rougir. Il se ereutophobie et alcool crée ainsi un clan perverse : plus je l’anticipe, plus j’y pense, plus j’ai un allocution négatif et plus je pourrais le rougir en situation de stress, indique-t-elle. C’est comme s’il n’y avait pas d’issue. d’autres s’enlisent dans cette roue repoussante, mais il y a des manières de miminuer les effets néfastes, voire de les détruire totalement

anxiété ereutophobie

Il s’avérer pour Traitement chirurgical d’autres Anxiolytiques que la traitement contre l’ereutophobie tendance biologique à rougir facilement est d’abord, puis l’anxiété suit. Lorsque l’anxiété s’associe à la peur de rougir, de ce fait l’anxiété va faire vibrer le dispositif excitée sympathique ce qui provoque le rougissement et donc un d’auto-renforcement se forme. Cela s’avérer débilitant que les gens évitent dans tous contexte qui pourrait conduire à la peur de rougir. C’est fréquemment « social » puisque c’est l’une de la situation que les personnes ont l’air se sentir libres de donner un avis, « Wow, votre visage est si rouge ! Pourquoi votre sourire est-il rouge ? La recherche tend que la Anesthésie contre-réaction verbale comme celle-ci renforce encore le rougissement. Craindre ou s’attendre à rougir peut devenir une voyance auto-réalisatrice.

Expansion binaire, érosion, ouverture et fermeture.

Christian RONSE © (22/10/2013)
ICube, CNRS, Département d’informatique Unistra


Les opérations morphologiques Ce sont des filtres non linéaires qui peuvent être appliqués aux images binaires et en niveaux de gris. Par exemple, le filtre médian est l’un d’entre eux. Nous décrirons les 4 opérations morphologiques de base, à savoir, la
dilatation, l ‘érosion, l ‘ouverture
et la fermeture, dans sa version pour les images binaires. Le document suivant décrira votre soi-disant extension
plat aux images en niveaux de gris.

Contrairement à la plupart des implémentations de filtres pratiques, la fenêtre W(P) associé à un pixel P il n’est pas nécessairement de forme rectangulaire ou circulaire. Au contraire, le choix de sa forme dépend de l’objectif recherché, plus précisément du type de structure que l’on souhaite mettre en valeur dans l’image. Par conséquent, nous choisissons un ensemble Oui de pixels, appelé élément structurant, et la fenêtre
W(P) associé à un pixel P
sera traduit de Oui placé dans P, il a pointé OuiP.

Ci-contre: à gauche, l’élément structurant
Oui, où la boule noire indique la position du point de référence; pixel droit P nous associons la fenêtre W(P) =
OuiP obtenu par positionnement Oui
sur P ; de même, au pixel quelle correspond à la fenêtre W(quelle) =
Ouiquelle.

Dilatation

C’est X une figure, c’est-à-dire un ensemble de pixels. Pour un élément structurant Oui, la
dilatation de X pour Oui est l’ensemble obtenu en remplaçant chaque pixel P de X à ta fenêtre OuiP :

Le coeurOui(X) =


P X.

L’effet de l’expansion est tout d’abord d’agrandir la figure, la hauteur et la largeur de la figure agrandie seront les sommes respectivement des hauteurs et largeurs de la figure originale et de l’élément structurant. Si l’élément structurant est décentré, l’expansion déplacera la figure dans le même sens. Enfin, les coins convexes de la figure se déformeront en fonction de l’élément structurant (par exemple, s’il s’agit d’un disque, les coins convexes seront arrondis).

En haut à gauche, figure X, et à droite, l’élément structurant Oui (la boule noire qui indique la position du point de référence). En bas à gauche, les fenêtres OuiP

pour un certain nombre de pixels P X. En bas à droite, l’expansion de
X pour Oui ; les coins convexes de la figure sont biseautés par les côtés du triangle
Oui.

Érosion

C’est X une figure et Oui un élément structurant. Lesérosion de X pour Oui
est l’ensemble des pixels P comme fenêtre OuiP est inclus dans X :

ÉrosOui(X) =
OuiP
X.

L’effet de l’érosion est tout d’abord de rétrécir la figure, la hauteur et la largeur de la figure érodée seront les différences respectivement des hauteurs et largeurs de la figure originale et de l’élément structurant (en particulier si l’élément structurant est plus large ou plus supérieur à la figure, l’érosion de la figure sera vide). Si l’élément structurant est décentré, l’érosion déplacera la figure dans la direction opposée. Enfin, les coins concaves de la figure se déformeront en fonction de l’élément structurant (par exemple, s’il s’agit d’un disque, les coins concaves seront arrondis).

On considère le même chiffre X et élément structurant Oui comme ci-dessus. A gauche, plusieurs positions (boules noires) de pixels P dont les fenêtres OuiP sont inclus dans
X. Sur la droite, l’érosion de X pour
Oui ; les coins concaves de la figure sont biseautés par les côtés du triangle Oui.

Dualité

L’expansion et l’érosion ont des effets opposés sur une figure. En fait, dilater une figure équivaut à éroder son complément, mais cette érosion utilisera l’élément symétrique de celui de la dilatation.

C’est Ouiv l’élément structurant obtenu en appliquant à Oui symétrie centrale par rapport à son point de référence. Par un pixel
P, c’est OuivP le traduit de Ouiv placé dans P ; puis les fenêtres OuiP et
OuivP est-ce ainsi double en ce sens que pour deux pixels P et quelle, en un quelle OuiP si et seulement si P Ouivquelle, Comme indiqué ci-dessous:

Pour une figure X, c’est XC =
moi X est complémentaire dans l’espace
moi. La dualité par complémentation
entre dilatation et érosion s’exprime comme suit:

ÉrosOuiv(X) =
[DilB(Xc)]C

et DilOuiv(X) =
[ErosB(Xc)]C.

Nous illustrons ci-dessous la construction de l’érosion par expansion du complémentaire:

On considère le même chiffre X et élément structurant Oui avant. A gauche, les éléments structurants Oui et Ouiv. A droite, on associe et aggrave chaque pixel P
XC ta fenêtre
OuivP, et l’ensemble des pixels non couverts par ces fenêtres donnera l’érosion de
X pour Oui.

Exemples

  • C’est Oui quartier 4 ou 8 d’origine, celui-ci compris. Ensuite
    ÉrosOui(X)
    X

    Le coeurOui(X),
    Le coeurOui(X) X est le bord extérieur de X (l’ensemble des pixels à l’extérieur
    X adjacent à un pixel dans X), et X
    ErosOui(X) est le bord intérieur de X (l’ensemble de pixels dans X adjacent à un pixel extérieur X).

  • Considérez une distance invariant par les traductions: (X,et) =
    (X+P,et+P). C’est
    Oui boule de foudre r > 0. Ensuite, pour tout pixel
    P, OuiP sera l’ensemble des pixels dont la distance a P est inférieur ou égal à r. Pour un jeu X pixels, DilOui(X) sera l’ensemble des pixels à une distance inférieure ou égale à
    r d’un pixel de X. ET est une distance de chanfrein, donc DilOui(X) peut être obtenue par l’algorithme de transformation de distance.

Ouverture et fermeture

Nous définissons leouverture pour Oui comme la composition de l’érosion par Oui suivi d’une dilatation par Oui :

OuvertOui(X) = DilOui(ÉrosOui(X)),

et la fermeture pour Oui comme la composition de l’expansion par Oui suivi d’une érosion par
Oui :

RaffermirOui(X) = ErosOui(Le coeurOui(X)).

Ces deux opérations sont double par complémentation, nous avons pour le symétrique
Ouiv de Oui :

OuvertOuiv(X) =
[FermB(Xc)]C

et FermOuiv(X) =
[OuvB(Xc)]C.

L’ouverture de X pour Oui s’obtient comme l’union de toutes les traductions de Oui inclus dans X :

OuvertOui(X) =

OuiP
.

Dually, la fermeture de X pour Oui s’obtient en complément de l’union de toutes les traductions de
Ouiv inclus dans le supplément de X :

RaffermirOui(X) = [


Bvp

Xc
]C.

En haut à gauche, traduit Oui inclus dans X, et à droite leur union donne l’ouverture de
X pour Oui. En bas à gauche, le traduit Ouiv comprend le complément de
X, et à droite le complément de son union donne la fermeture de X pour Oui.

L’ouverture enlève sur la figure toutes les parties plus étroites que l’élément structurant et déforme les coins convexes. En même temps, la fermeture remplit toutes les parties du fond plus étroites que l’élément structurant et déforme les coins concaves de la figure. Notez que le résultat d’ouverture ou de fermeture ne dépend pas de la position de l’élément structurant par rapport au point de référence.

Filtrage du bruit par composition d’ouverture et de fermeture

Le bruit induit des changements aléatoires dans une figure, avec quelques pixels de la figure allant à l’arrière-plan (faux négatifs) et certains pixels de l’arrière-plan allant à la figure (faux positifs). Ces erreurs forment généralement de petits agrégats; En prenant un élément structurant suffisamment grand, l’ouverture filtrera les faux positifs, tandis que la fermeture filtrera les faux négatifs. Par conséquent, nous appliquerons successivement ces deux opérateurs (soit open suivi de close ou close suivi de open) pour filtrer le bruit, comme illustré ci-dessous:

Au milieu (en bleu), l’élément structurant
Oui. En haut à gauche la figure originale X
et à droite; la silhouette bruyante ET. Au milieu, à gauche, l’ouverture de l’OuvOui(ET) et à droite la fermeture FermOui(ET). En bas à gauche, la fermeture de l’ouverture de FermOui(OuvertOui(ET)) et à droite l’ouverture de la fermeture ouverteOui(RaffermirOui(ET)).

Plus l’élément structurant est gros, plus le bruit sera supprimé, mais aussi plus la figure se déformera (coins biseautés, parties étroites de la figure et l’arrière-plan sera supprimé). Lorsque les parties étroites de la figure et de l’arrière-plan sont imbriquées, les deux opérateurs composés FermOuiOuvertOui et OuvOuiRaffermirOui donnent des résultats très différents, comme le montre l’exemple suivant, dus à Pierre Soille:

Sur la gauche la figure originale X (en rouge) et au-dessus de l’élément structurant Oui (en bleu). On obtient: en haut l’ouverture ouverteOui(X) puis fermant l’ouverture FermOui(OuvertOui(X)), en bas la fermeture FermOui(X) puis l’ouverture fermeture OpenOui(RaffermirOui(X)); les lignes pointillées indiquent la position de X.


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