एज डिटेक्शन तकनीक

Question

क्या किसी को पता है कि प्रीविट, सोबेल और लैपलासीन ऑपरेटरों के बीच किनारे का पता लगाने वाले एल्गोरिदम में अंतर क्या है?

कुछ दूसरों की तुलना में बेहतर हैं?

विभिन्न परिस्थितियों में विभिन्न ऑपरेटरों का उपयोग किया जाता है?

Answer 1

लैपलेस ऑपरेटर दूसरा ऑर्डर व्युत्पन्न ऑपरेटर है, अन्य दो पहले ऑर्डर डेरिवेटिव ऑपरेटर हैं, इसलिए इन्हें विभिन्न स्थितियों में उपयोग किया जाता है। सोबेल/प्रीविट ढलान को मापते हैं जबकि लैपलियान ढलान के परिवर्तन को मापता है।

उदाहरण:

आप एक निरंतर ढलान के साथ एक संकेत (एक ढाल) है, तो:

Gradient signal: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

एक 1st व्युत्पन्न फिल्टर (सोबेल/प्रेवित्त) ढलान मापने जाएगा, ताकि फिल्टर प्रतिक्रिया है

Sobel result:  2 2 2 2 2 2 2 

इस संकेत के लिए एक लैपस फ़िल्टर का परिणाम 0 है, क्योंकि ढलान स्थिर है।

उदाहरण 2: आप एक बढ़त संकेत है:

Edge:   0 0 0 0 1 1 1 1 

सोबेल फिल्टर परिणाम एक शिखर है; चोटी का संकेत किनारे की दिशा पर निर्भर करता है:

Sobel result: 0 0 0 1 1 0 0 0 

लैपलेस फ़िल्टर दो चोटियों का उत्पादन करता है; बढ़त के स्थान लाप्लास फिल्टर परिणाम के शून्य को पार करने के साथ मेल खाती:

Laplace result: 0 0 0 1 -1 0 0 0 

तो अगर आप की दिशा और धार में जानना चाहते हैं, तो आप एक 1 आदेश व्युत्पन्न फिल्टर का उपयोग करेंगे। इसके अलावा, एक लेपलेस फ़िल्टर सोबेल या प्रीविट की तुलना में शोर के प्रति अधिक संवेदनशील है।

दूसरी ओर सोबेल और प्रीविट फ़िल्टर काफी समान हैं और उसी उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाते हैं। 1 क्रम व्युत्पन्न फिल्टर के बीच महत्वपूर्ण अंतर

एनिसोट्रॉपिक शोर को

• संवेदनशीलता हैं: आदर्श रूप में, एक्स के लिए फिल्टर परिणाम/वाई आनुपातिक α पाप और α क्योंकि, जहां α कोण है किया जाना चाहिए ढाल के, और दो वर्गों का योग प्रत्येक कोण के लिए समान होना चाहिए। कोनों

इन गुणों पर

व्यवहार कृत्रिम परीक्षण छवियों (प्रसिद्ध Jähne test patterns, "Image Processing" by Bern Jähne में पाया की तरह) के साथ मापा जा सकता है। दुर्भाग्य से, मुझे उस पुस्तक में प्रीविट ऑपरेटर के बारे में कुछ भी नहीं मिला, इसलिए आपको अपने स्वयं के प्रयोग करना होगा।

अंत में, इन गुणों के बीच हमेशा एक व्यापार बंद होता है, और उनमें से कौन सा महत्वपूर्ण अनुप्रयोग पर निर्भर करता है।