Funciones > Procesamiento de imágenes > Buscadores de bordes > Buscadores de bordes de comparación y convolución
Buscadores de bordes de comparación y convolución
Las funciones siguientes se utilizan para detectar bordes en una imagen mediante la convolución de ocho kernels seguidos respecto a la matriz de imagen y la comparación posterior de los resultados.
La detección de bordes comparativa se puede utilizar para mejorar las funciones de la imagen que dependen de los límites y las direcciones de los gradientes de límite.
compgrad(M): permite realizar la detección de bordes al comparar los gradientes de los ocho vecinos en la matriz M.
kirsch(M): permite realizar la detección de bordes mediante la convolución de Kirsch y la comparación en la matriz M.
robinson3(M): permite realizar la detección de bordes mediante la convolución de Robinson de 3 x 3 y la comparación en la matriz M.
robinson5(M): permite realizar la detección de bordes mediante la convolución de Robinson de 5 x 5 y la comparación en la matriz M.
Argumentos
M es una matriz de imagen.
Información adicional
Las funciones devuelven una matriz que contiene el máximo absoluto de las ocho convoluciones en cada píxel. Esto hace que los buscadores de bordes sean sensibles tanto a los diferenciales grandes como a la dirección del diferencial. El perímetro de la imagen no se ha tratado, ya que los kernels no se solapan por completo en ese punto.
El cálculo de estas funciones puede llevar mucho tiempo, porque se realizan ocho convoluciones por píxel.
¿Fue esto útil?