Khái niệm về phát hiện cạnh

Chúng tôi đã thảo luận ngắn gọn về phát hiện cạnh trong hướng dẫn giới thiệu về mặt nạ của chúng tôi. Chúng tôi sẽ chính thức thảo luận về phát hiện cạnh ở đây.

Các cạnh là gì

Chúng ta cũng có thể nói rằng những thay đổi đột ngột của sự gián đoạn trong một hình ảnh được gọi là các cạnh. Các chuyển đổi đáng kể trong một hình ảnh được gọi là các cạnh.

Các loại cạnh

Nói chung, các cạnh có ba loại:

Các cạnh ngang
Cạnh dọc
Cạnh chéo

Tại sao lại phát hiện các cạnh

Hầu hết thông tin hình dạng của một hình ảnh được bao quanh trong các cạnh. Vì vậy, đầu tiên chúng tôi phát hiện các cạnh này trong một hình ảnh và bằng cách sử dụng các bộ lọc này và sau đó bằng cách tăng cường các vùng hình ảnh có chứa các cạnh, độ sắc nét của hình ảnh sẽ tăng lên và hình ảnh sẽ trở nên rõ ràng hơn.

Dưới đây là một số mặt nạ để phát hiện cạnh mà chúng ta sẽ thảo luận trong các hướng dẫn sắp tới.

Nhà điều hành Prewitt
Nhà điều hành Sobel
Mặt nạ la bàn Robinson
Mặt nạ la bàn Krisch
Nhà điều hành Laplacian.

Ở trên đã đề cập tất cả các bộ lọc là bộ lọc Tuyến tính hoặc bộ lọc làm mịn.

Nhà điều hành Prewitt

Toán tử Prewitt được sử dụng để phát hiện các cạnh theo chiều ngang và chiều dọc.

Nhà điều hành Sobel

Toán tử sobel rất giống với toán tử Prewitt. Nó cũng là một mặt nạ phái sinh và được sử dụng để phát hiện cạnh. Nó cũng tính toán các cạnh theo cả chiều ngang và chiều dọc.

Mặt nạ la bàn Robinson

Toán tử này còn được gọi là mặt nạ định hướng. Trong toán tử này, chúng ta lấy một mặt nạ và xoay nó theo tất cả 8 hướng chính của la bàn để tính các cạnh của mỗi hướng.

Mặt nạ Kirsch La bàn

Kirsch Compass Mask cũng là một mặt nạ phái sinh được sử dụng để tìm các cạnh. Kirsch mask cũng được sử dụng để tính toán các cạnh theo tất cả các hướng.

Nhà điều hành Laplacian

Toán tử Laplacian cũng là một toán tử đạo hàm được sử dụng để tìm các cạnh trong một hình ảnh. Laplacian là một mặt nạ phái sinh bậc hai. Nó có thể được chia thành laplacian dương và laplacian tiêu cực.

Tất cả những mặt nạ này đều tìm thấy các cạnh. Một số tìm theo chiều ngang và chiều dọc, một số chỉ tìm theo một hướng và một số tìm thấy ở tất cả các hướng. Khái niệm tiếp theo xuất hiện sau điều này là làm sắc nét có thể được thực hiện khi các cạnh được trích xuất khỏi hình ảnh

Mài giũa

Làm sắc nét ngược lại với làm mờ. Khi làm mờ, chúng tôi giảm nội dung cạnh và trong Làm sắc nét, chúng tôi tăng nội dung cạnh. Vì vậy, để tăng nội dung cạnh trong một hình ảnh, trước tiên chúng ta phải tìm các cạnh.

Các cạnh có thể được tìm thấy bằng một trong bất kỳ phương pháp nào được mô tả ở trên bằng cách sử dụng bất kỳ toán tử nào. Sau khi tìm ra các cạnh, chúng ta sẽ thêm các cạnh đó vào một hình ảnh và do đó hình ảnh sẽ có nhiều cạnh hơn và trông sắc nét hơn.

Đây là một cách để làm sắc nét hình ảnh.

Hình ảnh sắc nét được hiển thị bên dưới.