Обнаружение краев

Поиск краев объектов на изображениях с помощью методов Собеля, Упреждения, Робертса или Канни

Библиотека:
Инструментарий для компьютерного зрения/Анализ и усовершенствование

Описание

Блок «Обнаружение кромок» находит кромки объектов во входном изображении. Блок поддерживает четыре метода: Собел, Превитт, Робертс и Канни. Первые три метода находят края, аппроксимируя величину градиента изображения. Блок свертывает входную матрицу с ядром Собеля, Превитта или Робертса соответственно и выводит результирующие градиентные компоненты изображения. Кроме того, блок выводит двоичное изображение обнаружений кромок путем пороговой обработки величины градиента.

Метод Канни вычисляет градиент входного изображения с помощью производной гауссова фильтра. Затем он находит ребра, ища локальные максимумы градиента. Этот метод использует два порога для обнаружения сильных и слабых краев. Слабые кромки являются частью выхода, только если они соединены с сильными кромками. Блок выводит двоичное изображение обнаружений краев для этого метода.

Порты

Вход

развернуть все

`I` - Входное изображение
матрица

Входное изображение, заданное как матрица значений интенсивности.

Примечание

Метод Канни не поддерживает 8-разрядные, 16-разрядные или 32-разрядные целые числа с фиксированной точкой или 8-разрядные, 16-разрядные или 32-разрядные целые числа без знака.

`Th` - Порог
скаляр | вектор

Укажите порог как скаляр или двухэлементный вектор для обнаружения ребер из градиента. Тип данных этого значения должен соответствовать типу данных входного изображения. Для метода обнаружения краев Канни порог должен быть двухэлементным вектором в диапазоне [0 1]. Для других методов пороговое значение является скалярным.

Зависимости

Чтобы включить этот порт:

Задайте для параметра Method значение Canny. Либо задайте для параметра Метод значение Sobel, Prewitt, или Roberts, а также задайте для параметра Output type значение Binary image или Binary image and gradient components.
Выберите определяемое пользователем пороговое значение.
Задайте для параметра Threshold source значение Input port.

Примечание

Продукция

развернуть все

`Edge` - Обнаружения краев
матрица

Обнаружения краев, возвращаемые в виде двоичного изображения. Пикселы со значением 1 представляют краевые пикселы.

Зависимости

Этот порт всегда активируется, если для параметра Method установлено значение Canny. Включение этого порта для Sobel, Prewitt, или Roberts методы, задайте для параметра Output type значение Binary image или Binary image and gradient components.

Типы данных: Boolean

`Gv` - Градиентные отклики на вертикальные кромки
матрица

Матрица откликов градиента на вертикальные кромки.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите следующие параметры:

Метод - Sobel или Prewitt
Тип вывода - Gradient components или Binary image and gradient components

`Gh` - Градиентные отклики на горизонтальные кромки
матрица

Матрица откликов градиента на горизонтальные кромки.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите следующие параметры:

Метод - Sobel или Prewitt
Тип вывода - Gradient components или Binary image and gradient components

`G45` - Градиентные отклики на кромки при 45 градусах
матрица

Матрица градиентных откликов на ребра под углом 45 градусов.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите следующие параметры:

Метод - Roberts
Тип вывода - Gradient components или Binary image and gradient components

`G135` - Градиентные отклики на кромки при 135 градусах
матрица

Матрица градиентных откликов на ребра при 135 градусах.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите следующие параметры:

Метод - Roberts
Тип вывода - Gradient components или Binary image and gradient components

Параметры

развернуть все

Главный

`Method` - Метод обнаружения краев
`Sobel` (по умолчанию) | `Prewitt` | `Roberts` | `Canny`

Укажите метод обнаружения ребер во входном изображении. Вы можете выбрать из Sobel, Prewitt, Roberts или Canny.

`Output Type` - Тип выходного изображения
`Binary image` (по умолчанию) | `Gradient components` | `Binary image and gradient components`

Укажите тип выходного изображения из одной из следующих опций:

Binary image - Блок выводит логическую матрицу в пограничном порту. Элементы матрицы с меткой 1 представляют краевые пикселы.
Gradient components - Блок выводит градиентные компоненты. Для Sobel и Prewitt в способах градиентные компоненты соответствуют откликам горизонтального и вертикального краев на портах Gh и Gv соответственно. Для Roberts по способу градиентные компоненты соответствуют откликам краев 45 и 135 градусов на G45 и G135 портах соответственно.
Binary image and gradient components - Блок выводит как двоичное изображение, так и градиентные компоненты изображения

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Sobel, Prewitt, или Roberts.

`User-defined threshold` - Определяемое пользователем пороговое значение
off (по умолчанию) | on

Укажите требуемое пороговое значение с помощью диалогового окна или порта Th.

Зависимости

Этот параметр всегда включается, если для параметра Method установлено значение Canny. Включение этого параметра для Sobel, Prewitt, или Roberts методы, задайте для параметра Output type значение Binary image или Binary image and gradient components.

`Threshold source` - Пороговый источник
`Input port` (по умолчанию) | `Specify via dialog`

Выберите источник для ввода порогового значения из одной из следующих опций:

Input port - укажите пороговое значение с помощью порта Th. Тип данных этого значения должен соответствовать типу данных входного изображения.
Specify via dialog - введите требуемое пороговое значение в диалоговом окне.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр:

Задайте для параметра Method значение Canny. Либо задайте для параметра Метод значение Sobel, Prewitt, или Roberts, а также задайте для параметра Output type значение Binary image или Binary image and gradient components.
Выберите определяемое пользователем пороговое значение.

`Threshold` - Порог
20 (по умолчанию) | скаляр

Укажите пороговое значение, которое находится в диапазоне входных данных. Это пороговое значение применяется к методам обнаружения краев Собеля, Превитта и Робертса.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, задайте следующие параметры блока:

Метод - Sobel, Prewitt, или Roberts
Тип вывода - Binary image или Binary image and gradient components
Определяемое пользователем пороговое значение - On.
Пороговый источник - Specify via dialog

`Threshold, [Low High]` - Порог обнаружения краев Канни
[0,25 0,60] (по умолчанию) | вектор

Укажите порог обнаружения края Канни как двухэлементный вектор в диапазоне [0 1]. Элементы вектора определяют нижнее и верхнее пороговые значения для слабого и сильного краев соответственно.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, задайте следующие параметры блока:

Метод - Canny
Определяемое пользователем пороговое значение - On.
Пороговый источник - Specify via dialog

`Threshold scale factor:(used to automatically calculate threshold value)` - Пороговый масштабный коэффициент
`4` (по умолчанию) | скаляр

Укажите пороговый масштабный коэффициент для автоматического вычисления порогового значения. Блок вычисляет автоматическое пороговое значение, используя среднее квадратичного изображения величины градиента, и умножает значение этого параметра на автоматическое пороговое значение для определения нового порогового значения.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, задайте следующие параметры блока:

Метод - Sobel, Prewitt, или Roberts
Тип вывода - Binary image или Binary image and gradient components
Определяемое пользователем пороговое значение - Off

`Edge Thinning` - Утончение кромки
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы уменьшить толщину кромок на выходных изображениях. Этот параметр требует дополнительного времени обработки и ресурсов памяти.

Совет

Этот блок наиболее эффективен с точки зрения использования памяти и времени обработки при снятии флажка Истончение кромки (Edge thinning) и использовании параметра Пороговое значение (Threshold) для задания порогового значения.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, задайте следующие параметры блока:

Метод - Sobel, Prewitt, или Roberts
Тип вывода - Binary image или Binary image and gradient components

`Approximate percentage of weak edge and nonedge pixels (used to automatically calculate threshold values)` - Приблизительный процент слабых краев и неокантованных пикселов
70 (по умолчанию) | скаляр

Укажите приблизительный процент пикселов изображения слабой кромки и неокантованного изображения. Блок вычисляет автоматические пороговые значения, используя это значение.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, задайте следующие параметры блока:

Метод - Canny
Определяемое пользователем пороговое значение - Off

`Standard deviation of Gaussian filter` - Стандартное отклонение гауссова фильтра
1 (по умолчанию) | скаляр

Укажите стандартное отклонение гауссова фильтра, используемого для алгоритма обнаружения краев Канни.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Method значение Canny.

Типы данных

Сведения о параметрах блока с фиксированной точкой см. в разделе Задание атрибутов блока с фиксированной точкой.

Примеры модели