Постобработка контурного изображения Локализация края

Градиентные операторы выделяют даже незначительные перепады интенсивности (рис. 3.4.14.), поэтому необходимо решить вопрос: какой из перепадов действительной является краем, а какой является результатом наличия шумов на исходном изображении.

a) б)

@Рис. 3.4.14. Результат подчеркивания краев: a) исходное изображение; б) модуль градиента изображения.

Одним из способов решения поставленной задачи является пороговая фильтрация, основная идея которой заключается в фильтрации точек, значения перепадов в которой меньше определенного порога. При этом значение модуля градиента в каждой точке изображения сравнивается с некоторым порогом. Точки, перепад интенсивности в которых меньше порога считаются шумами и фильтруются.

Порог фильтрации может быть фиксирован или определятся адаптивно. Выбор порога является одним из основных вопросов локализации краев. Высокий уровень порога не позволит обнаружить слабовыраженные края. Низкий уровень порога явится причиной того, что шум будет ложно принят за край. В данном случае была использована модификация известного в машинном зрении сигма-фильтра:

,

где - параметр фильтрации;- среднее значение модуля градиента;- значение СКО модуля градиента изображения.

Таким образом, результатом процедуры локализации краев является бинарное изображение, в котором точки принадлежащие краю отличны от нуля. Результат локализации краев представлен на рис. 3.4.15.

@Рис. 3.4.15. Результат локализации краев ()