Al estudiar la porosidad, convertimos las micrografías digitales en una imagen binaria que almacenamos en una matriz, donde cada pixel representa poro si es color negro y no poro si es color blanco, de esta manera pode-
Figura 4. Digitalización de la sección delgada por medio de microscopio con cámara fotográfica acoplada (Laboratorio de Sedimentología FCT/UANL).
mos identificar la red de poros en dos dimensiones, de la relación de pixeles negros a pixeles totales. Una vez cuantificada la porosidad, nos dispusimos a realizar un tratamiento de la imagen, para eliminar imperfecciones que puedan afectar en los resultados, estas imperfecciones son manchas negras que resultan de la aplicación de la resina azul (Ehrlich, 1991) y que no representan un poro como tal, ya que no cumplen con las características y dimensiones descritas por Ehrlich (1991). En este caso se utilizaron las herramientas de erosión y dilatación del paquete biOps. El proceso de erosión consiste en el cambio de todos los pixeles negros a blancos cuando estuvieran en contacto con al menos tres pixeles blancos, seguido por el proceso de dilatación, que consiste en el cambio de todos los pixeles blancos a negros cuando estuvieran en contacto con al menos tres pixeles negros. La porosidad se vuelve a medir al finalizar estos procesos, dando como resultado un valor menor al que obtuvimos antes de aplicarlos. CIENCIA UANL / AÑO 19, No. 82, NOVIEMBRE-DICIEMBRE 2016
Figura 5. Algoritmo para procesamiento de imagen. 39