a. Ảnh bị hỏng nặng b. Các điểm hạt
c. Kết qủa của tăng vùng
Hình 3.7(a) biểu hiện một ảnh tia X của một mối hàn (miền tối hàng ngang) chứa vài vết nứt và trạng thái xốp (ánh sáng, đường sọc trắng chạy theo hàng ngang xuyên qua trung điểm của ảnh). mong đợi sử dụng tăng trưởng miền để phân đoạn các miền lỗi của mối hàn. Các cấu hình phân đoạn này có thể được sử dụng cho việc kiểm tra một hệ thống mối hàn tự động, và cho các ứng dụng số học khác.
Ðầu tiên là quyết định điểm khởi đầu. Trong ứng dụng này, nó được biết như các điểm ảnh của các mối hàn bị hỏng dẫn đến có giá trị số có thể cho phép tối đa (255 trong truờng hợp này). Dựa trên thông tin này, chọn các điểm bắt đầu trên toàn bộ các điểm ảnh có giá trị của 255. Các điểm được trích từ ảnh nguồn được biểu hiện trong Hình 3.7(b).
Tiếp theo là chọn tiêu chuẩn cho sự phát triển miền. Trong ví dụ đặc biệt này chọn 2 tiêu chuẩn cho một điểm ảnh được thêm vào một miền:
- Một là mức xám tuyệt đối khác biệt giữa bất kỳ điểm ảnh và khởi đầu phải kém hơn 65.
- Hai là điểm ảnh phải là 8 kết nối ở một điểm ảnh tối thiểu trong miền đó. Nếu một điểm ảnh được tìm thấy phải được kết nối nhiều hơn một miền, các miền được kết hợp.
Hình 3.7(c) biểu hiện các miền được tạo ra bởi bắt đầu với khởi đầu trong Hình 3.7(b) và sử dụng tiêu chuẩn được định nghĩa trong đoạn trước. Việc thêm vào các đường biên của các miền trên ảnh gốc biểu thị thủ tục phát triển miền đã thực sự phân đoạn các mối hàn bị lỗi với độ chính xác có thể chấp nhận.