Дослідження застосування операторів згортки в задачах виділення границь на зображенні

Abstract

В роботі розглянуті типові алгоритми для виділення границь обєктів на зображенні та досліджені особливості застосування операторів згортки в алгоритмі Кенні. В результаті експериментально встановлено, що застосування оператору Собеля є оптимальним. В якості альтернативних операторів згортки були також розглянуті оператор Робертса та Превітта. В результаті наведено рекомендації щодо реалізації алгоритму Кенні.

В работе рассмотрены типичные алгоритмы для выделения границ объектов на изображении и исследованы особенности применения операторов свертки в алгоритме Кенни. Экспериментально установлено, что применение оператора Собеля является оптимальным. В качестве альтернативных операторов свертки были также рассмотрены операторы Робертса и Превитта. В результатах приведены рекомендации по реализации алгоритма Кенни.

Despite the Canny algorithm prevalence little attention was paid to the choice of optimal convolution matrix until now. The paper described typical edge detection algorithms, reviewed kernels which used in Canny algorithm. Experiments conducted on test sample which consists of 13,225 random images. The paper shows that Sobel's operator is the best choice for the Canny algorithm in common case. Prewitt's operator and Robert's operator are good in specific cases but in common case they show poor results. This operators can be used as alternative in Canny algorithm. Comparative analysis made for all operators. The result of this analysis is list of kernels advantages and disadvantages. It showed in details how to calculate gradient using Sobel operator and applying Gauss filter before run Canny algorithm. The paper proves that usage Sobel's operator is optimal choice to Canny algorithm.