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.