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
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