예제: 컨볼루션 윤곽선 검출 함수

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예제: 컨볼루션 윤곽선 검출 함수

freichen, sobel, prewitt 및 roberts 함수를 사용하여 이미지 행렬에 대해 다양한 커널을 차례로 컨볼루션하여 이미지의 윤곽선을 검출합니다. 윤곽선 검출은 경계의 영향을 받는 특정 유형의 피쳐에 대한 이미지 가독성을 개선하기 위해 사용합니다.

이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.

freichen

이 함수는 다음 두 커널을 사용하여 이미지 행렬을 컨볼루션(회전)합니다.

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<region id="ID0EFPBZ" top="216" left="24" width="163.025998692513" height="64.331" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <math>
    <define xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
      <id label="None">K1</id>
      <apply>
        <mult />
        <apply>
          <div />
          <real>1</real>
          <apply>
            <plus />
            <real>2</real>
            <apply>
              <nthRoot />
              <placeholder />
              <real>2</real>
            </apply>
          </apply>
        </apply>
        <matrix rows="3" cols="3">
          <real>1</real>
          <apply>
            <nthRoot />
            <placeholder />
            <real>2</real>
          </apply>
          <real>1</real>
          <real>0</real>
          <real>0</real>
          <real>0</real>
          <real>-1</real>
          <apply>
            <neg />
            <apply>
              <nthRoot />
              <placeholder />
              <real>2</real>
            </apply>
          </apply>
          <real>-1</real>
        </matrix>
      </apply>
    </define>
    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

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<region id="ID0ETPBZ" top="216" left="216" width="167.220665795008" height="64.331" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <math>
    <define xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
      <id label="None">K2</id>
      <apply>
        <mult />
        <apply>
          <div />
          <real>1</real>
          <apply>
            <plus />
            <real>2</real>
            <apply>
              <nthRoot />
              <placeholder />
              <real>2</real>
            </apply>
          </apply>
        </apply>
        <matrix rows="3" cols="3">
          <real>-1</real>
          <real>0</real>
          <real>1</real>
          <apply>
            <neg />
            <apply>
              <nthRoot />
              <placeholder />
              <real>2</real>
            </apply>
          </apply>
          <real>0</real>
          <apply>
            <nthRoot />
            <placeholder />
            <real>2</real>
          </apply>
          <real>-1</real>
          <real>0</real>
          <real>1</real>
        </matrix>
      </apply>
    </define>
    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

1. 이미지를 읽습니다.

2. freichen 함수를 이미지에 적용합니다.

3. 두 이미지를 비교합니다.

(brain.bmp)

(brain_fre.bmp)

freichen 윤곽선 검출 함수는 그림의 다양한 윤곽선을 정의하는 여러 광도 레벨이 있는 이미지에 유용합니다. 이러한 커널은 픽셀의 밝기와 독립된 상대적인 픽셀 값에 뛰어난 민감도를 보입니다.

sobel

이 함수는 다음 두 커널을 사용하여 이미지 행렬을 컨볼루션(회전)합니다.

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sobel 함수를 입력 이미지에 적용합니다.

(brain_sob.bmp)

sobel 커널은 균일한 윤곽선 검출을 제공하지만 대각선 방향의 픽셀보다 직교하는 픽셀에 더 많은 가중치를 지정합니다.

prewitt

이 함수는 다음 두 커널을 사용하여 이미지 행렬을 컨볼루션(회전)합니다.

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prewitt 함수를 입력 이미지에 적용합니다.

(brain_pre.bmp)

prewitt 커널에서는 직교하는 픽셀과 대각선 방향 픽셀의 차이를 동등하게 처리합니다.

roberts

이 함수는 다음 두 커널을 사용하여 이미지 행렬을 컨볼루션(회전)합니다.

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roberts 함수를 입력 이미지에 적용합니다.

(brain_rob.bmp)

roberts 커널에서는 대각선 방향 픽셀 차이만 고려하므로 코너가 보다 선명하게 강조되지만 가로나 세로 방향의 작은 피쳐가 합쳐져 흐려질 수 있습니다.

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