數字影像處理 - 邊緣檢測的概念

我們在關於掩膜介紹的教程中簡要討論了邊緣檢測。我們將在本文中正式討論邊緣檢測。

什麼是邊緣？

我們也可以說，影像中突然變化的不連續性稱為邊緣。影像中顯著的過渡稱為邊緣。

通常邊緣分為三種類型

影像的大部分形狀資訊都包含在邊緣中。因此，我們首先檢測影像中的這些邊緣，然後使用這些濾波器並增強包含邊緣的影像區域，影像的清晰度將會提高，影像也會變得更清晰。

以下是一些我們將在下文中討論的邊緣檢測掩膜。

以上提到的所有濾波器都是線性濾波器或平滑濾波器。

Prewitt運算元用於檢測水平和垂直邊緣。

Sobel運算元與Prewitt運算元非常相似。它也是一個導數掩膜，用於邊緣檢測。它也計算水平和垂直方向的邊緣。

該運算元也稱為方向掩膜。在這個運算元中，我們取一個掩膜，並將其旋轉到所有8個羅盤主要方向，以計算每個方向的邊緣。

Kirsch 羅盤掩膜也是一個用於查詢邊緣的導數掩膜。Kirsch掩膜也用於計算所有方向的邊緣。

Laplacian運算元也是一個用於查詢影像邊緣的導數運算元。Laplacian是一個二階導數掩膜。它可以進一步細分為正Laplacian和負Laplacian。

所有這些掩膜都查詢邊緣。有些查詢水平和垂直方向的邊緣，有些只查詢一個方向的邊緣，有些查詢所有方向的邊緣。接下來的概念是銳化，它可以在從影像中提取邊緣後進行。

銳化與模糊相反。在模糊中，我們減少邊緣內容，在銳化中，我們增加邊緣內容。因此，為了增加影像中的邊緣內容，我們必須首先找到邊緣。

可以使用上述任何方法中的任何一種方法透過使用任何運算元來查詢邊緣。找到邊緣後，我們將這些邊緣新增到影像上，從而影像將具有更多邊緣，並且看起來會更銳利。

這是銳化影像的一種方法。

銳化後的影像如下所示。

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