Conceito de detecção de bordas
Discutimos brevemente sobre a detecção de bordas em nosso tutorial de introdução às máscaras. Discutiremos formalmente a detecção de bordas aqui.
O que são arestas
Também podemos dizer que mudanças repentinas de descontinuidades em uma imagem são chamadas de bordas. As transições significativas em uma imagem são chamadas de bordas.
Tipos de arestas
Geralmente as bordas são de três tipos:
- Arestas horizontais
- Bordas Verticais
- Bordas Diagonais
Por que detectar bordas
A maior parte das informações de formato de uma imagem é delimitada por bordas. Portanto, primeiro detectamos essas bordas em uma imagem e usando esses filtros e, em seguida, aprimorando as áreas da imagem que contêm bordas, a nitidez da imagem aumentará e a imagem se tornará mais clara.
Aqui estão algumas das máscaras para detecção de bordas que discutiremos nos próximos tutoriais.
- Operador Prewitt
- Operador Sobel
- Robinson Compass Masks
- Máscaras Krisch Compass
- Operador Laplaciano.
Acima mencionados, todos os filtros são filtros lineares ou filtros de suavização.
Operador Prewitt
O operador Prewitt é usado para detectar bordas horizontal e verticalmente.
Operador Sobel
O operador sobel é muito semelhante ao operador Prewitt. Também é uma máscara derivada e é usada para detecção de bordas. Ele também calcula arestas nas direções horizontal e vertical.
Robinson Compass Masks
Este operador também é conhecido como máscara de direção. Neste operador, pegamos uma máscara e a giramos em todas as 8 direções principais da bússola para calcular as bordas de cada direção.
Kirsch Compass Masks
Kirsch Compass Mask também é uma máscara derivada que é usada para encontrar arestas. A máscara de Kirsch também é usada para calcular arestas em todas as direções.
Operador Laplaciano
Operador Laplaciano também é um operador derivado que é usado para localizar bordas em uma imagem. Laplaciano é uma máscara derivada de segunda ordem. Ele pode ser dividido em laplaciano positivo e laplaciano negativo.
Todas essas máscaras encontram bordas. Alguns encontram horizontalmente e verticalmente, alguns encontram em apenas uma direção e alguns encontram em todas as direções. O próximo conceito que vem depois disso é o de nitidez, que pode ser feito assim que as bordas forem extraídas da imagem
Nitidez
A nitidez é oposta ao embaçamento. No desfoque, reduzimos o conteúdo da borda e na nitidez, aumentamos o conteúdo da borda. Portanto, para aumentar o conteúdo das bordas em uma imagem, temos que encontrar as bordas primeiro.
As bordas podem ser encontradas por um dos métodos descritos acima, usando qualquer operador. Depois de encontrar as bordas, adicionaremos essas bordas a uma imagem e, portanto, a imagem terá mais bordas e parecerá mais nítida.
Esta é uma forma de tornar uma imagem mais nítida.
A imagem nítida é mostrada abaixo.
Imagem original
Imagem Nítida
