Điểm đáng chú ý là cả giai đoạn tạo dữ liệu chuẩn và giai
là loại ảnh màu được phân tích thành từng nhóm của các ảnh nhị
phân theo các giá trung bình của nhóm màu trên ảnh. Quá trình này chỉ dựa vào phân bố của không gian đặc trưng mà không xem xét đến không gian phân bố của các pixel. Do đó kết quả các
ảnh nhị phân có thể có các lỗ nhỏ và các pixel riêng lẻ không rõ ràng, điều này có thể tạo ra cho ta cảm giác như là một kết cấu dạng sợi, ngược lại để kết cấu có dạng các vùng màu giống nhau mà khi một người nhìn vào chúng sẽ thấy được đó là các vùng khác nhau. Vì thế mỗi ảnh nhị phân được làm trơn bằng phương pháp hình học. Hai thuật toán chủ yếu được thực hiện đó là thuật toán mở và thuật toán đóng được giới thiệu ở mục 2.3 .
• Thuật toán mở: là thuật toán dùng để làm trơn tru cho các
đường bao của một vùng, làm liền các nơi gấp khúc hẹp và loại bỏ đi những nơi nhô ra
• Thuật toán đóng: thuật toán này được thực hiện để làm trơn tru các đoạn của một vùng nhưng ngược lại với thuật toán mở
nó làm lì các vết bẻ gãy hẹp và kéo dài thêm vùng lỏm vào nhằm loại trừ các lỗ nhỏ, và điền đầy khoảng trống trong vùng. Sau đây thuật toán đóng(A•B) và mở (AoB)được thực hiện dựa vào loại màu của ảnh biến đổi dạng ảnh nhị phân
¾ (AoB) là thuật toán mở được định nghĩa như sau
(A Θ B) ⊕ B = dilate[ errode (A, B), B] (4.3a)
¾ (A•B) là thuật toán đóng được định nghĩa như sau
(A ⊕ B) Θ B = errode [dilate (A, -B), -B] (4.3b)
Ở đây A là một ảnh lớp nhị phân, B là một mặt nạ dạng ma trận đơn vị 3x3, trong trường hợp của chúng ta -B thì giống như B và ⊕, Θ là phép cộng và trừ Minkowski. Mỗi khi phép toán hình
học được thực hiện, một ảnh nhị phân của các lớp sẽ được loại bỏ nhiễu và các lớp được định nghĩa tốt hơn