Beispiel: Faltungskantensucher
Verwenden Sie die Funktionen freichen, sobel, prewitt und roberts, um Kanten in einem Bild zu erkennen, indem verschiedene Kerne in Folge über der Matrix gefaltet werden. Mit der Kantenerkennung wird die Lesbarkeit von Bildern für bestimmte Funktionen verbessert, die auf Grenzen angewiesen sind.
Weitere Informationen zur Verwendung dieses Beispiels finden Sie unter Bildverarbeitungsbeispiele.
freichen
Diese Funktion faltet eine Bildmatrix mit den beiden folgenden Kernen:
1. Lesen Sie ein Bild ein.
2. Wenden Sie die freichen-Funktion auf das Bild an.
3. Vergleichen Sie die beiden Bilder.
 (brain.bmp) |  (brain_fre.bmp) |
Die Kantenerkennung freichen ist nützlich für Bilder, die eine breite Palette an Intensitätsstufen aufweisen, die verschiedene Kanten in dem Bild definieren. Diese Kerne zeigen eine größere Sensitivität den relativen Pixelwerten gegenüber, und zwar unabhängig von deren Helligkeit.
sobel
Diese Funktion faltet eine Bildmatrix mit den beiden folgenden Kernen:
Wenden Sie die Funktion sobel auf das Eingabebild an.
(brain_sob.bmp)
Die Kerne sobel bieten eine uniforme Kantenerkennung, obwohl die orthogonalen Pixel eine stärkere Gewichtung als die diagonalen Pixel aufweisen.
prewitt
Diese Funktion faltet eine Bildmatrix mit den beiden folgenden Kernen:
Wenden Sie die Funktion prewitt auf das Eingabebild an.
(brain_pre.bmp)
Der Kern prewitt berücksichtigt gleichermaßen die orthogonalen und diagonalen Pixeldifferentiale.
roberts
Diese Funktion faltet eine Bildmatrix mit den beiden folgenden Kernen:
Wenden Sie die Funktion roberts auf das Eingabebild an.
(brain_rob.bmp)
Der Kern roberts berücksichtigt nur die diagonalen Pixeldifferentialen, wodurch Ecken klarer hervorgehoben werden, während kleine horizontale und vertikale Komponenten unscharf werden.