邊緣偵測（Edge Detection）

邊緣偵測

邊緣偵測(edge detection)是一種基本的影像處理的問題，常用來擷取影像中的邊緣及輪廓，進一步做影像定位、特徵提取、紋理分類…等。

影像是由各種不同亮度的像素組成的二維陣列，若拿把放大鏡觀察影像中的每個區域的像素，在平滑的區域像素組成會較為平均，反之則會變化較大。

什麼是邊緣？

人眼感知色彩變化的能力其實非常差。

以萊娜圖為例，觀察帽子的部分，視覺可看到帽子與背景交會的地方，由一種色彩直接過渡到另一色，表示像素間色彩變化大，視為邊緣。再來觀察臉頰或肩膀的部分，顏色相對平滑，像素間變化的小，但放遠看其實是有漸層的變化。

偵測邊緣方法

常見的各種邊緣偵測方法會用卷積的方式處理每個像素，差別主要在核心(kernel)或是運算子(operator)的設計。

邊緣偵測方法主要可以分為兩大類，搜尋(search-based)以及過零(zero-crossing based)。

Search-based是以一階導數的梯度變化來判斷

• Roberts Cross
• Prewitt
• Sobel
• Canny
• Compass

Zero-crossing based是以二階導數找到過零點

• Laplacian
• Marr–Hildreth algorithm

參考資料

• Wiki：Edge detection