Concetto di rilevamento dei bordi
Abbiamo discusso brevemente del rilevamento dei bordi nel nostro tutorial di introduzione alle maschere. Discuteremo formalmente il rilevamento dei bordi qui.
Cosa sono i bordi
Possiamo anche dire che i cambiamenti improvvisi di discontinuità in un'immagine sono chiamati bordi. Le transizioni significative in un'immagine sono chiamate bordi.
Tipi di bordi
Generalmente i bordi sono di tre tipi:
- Bordi orizzontali
- Bordi verticali
- Bordi diagonali
Perché rilevare i bordi
La maggior parte delle informazioni sulla forma di un'immagine è racchiusa nei bordi. Quindi prima rileviamo questi bordi in un'immagine e utilizzando questi filtri e quindi migliorando quelle aree dell'immagine che contengono bordi, la nitidezza dell'immagine aumenterà e l'immagine diventerà più chiara.
Ecco alcune delle maschere per il rilevamento dei bordi di cui parleremo nei prossimi tutorial.
- Operatore Prewitt
- Operatore Sobel
- Maschere Robinson Compass
- Maschere Krisch Compass
- Operatore laplaciano.
Tutti i filtri sopra menzionati sono filtri lineari o filtri leviganti.
Operatore Prewitt
L'operatore Prewitt viene utilizzato per rilevare i bordi orizzontalmente e verticalmente.
Operatore Sobel
L'operatore sobel è molto simile all'operatore Prewitt. È anche una maschera derivata e viene utilizzata per il rilevamento dei bordi. Calcola anche i bordi sia in direzione orizzontale che verticale.
Maschere Robinson Compass
Questo operatore è noto anche come maschera di direzione. In questo operatore prendiamo una maschera e la ruotiamo in tutte le 8 direzioni principali della bussola per calcolare i bordi di ciascuna direzione.
Maschere Kirsch Compass
La maschera Kirsch Compass è anche una maschera derivata utilizzata per trovare i bordi. La maschera di Kirsch viene utilizzata anche per calcolare i bordi in tutte le direzioni.
Operatore laplaciano
L'operatore laplaciano è anche un operatore derivato utilizzato per trovare i bordi in un'immagine. Laplacian è una maschera derivata del secondo ordine. Può essere ulteriormente suddiviso in laplaciano positivo e laplaciano negativo.
Tutte queste maschere trovano bordi. Alcuni trovano orizzontalmente e verticalmente, alcuni trovano solo in una direzione e altri trovano in tutte le direzioni. Il prossimo concetto che viene dopo questo è la nitidezza che può essere eseguita una volta che i bordi sono stati estratti dall'immagine
Affilatura
L'affilatura è opposta alla sfocatura. Nella sfocatura, riduciamo il contenuto dei bordi e in Nitidezza, aumentiamo il contenuto dei bordi. Quindi, per aumentare il contenuto dei bordi in un'immagine, dobbiamo prima trovare i bordi.
I bordi possono essere trovati con uno dei metodi descritti sopra utilizzando qualsiasi operatore. Dopo aver trovato i bordi, aggiungeremo quei bordi su un'immagine e quindi l'immagine avrebbe più bordi e sembrerebbe più nitida.
Questo è un modo per rendere più nitida un'immagine.
L'immagine di contrasto è mostrata di seguito.
Immagine originale
Rendi nitida l'immagine
