Алгоритм Кенні

Видалення слабких границь

Пошук локальних максимумів (Non-Maximum Suppression)

Метою Кенні було розробити оптимальний алгоритм виявлення границь, що задовільняють трьом критеріям

• гарне виявлення (Кенні трактував цю властивість як підвищення відношення сигнал/шум);
• гарна локалізація (вірне виявлення положення границі);
• єдиний відгук на одну границю.

Оригінал

Зображення після застосування маски Гауса.

Алгоритм Кенні

Розмиття зображення для видалення шуму. Оператор Кенні використовує Розмивання Гауса з ${\displaystyle \sigma }$ = 1.4:

${\displaystyle \mathbf {B} ={\frac {1}{159}}{\begin{bmatrix}2&4&5&4&2\\4&9&12&9&4\\5&12&15&12&5\\4&9&12&9&4\\2&4&5&4&2\end{bmatrix}}*\mathbf {A} .}$

Пошук градієнтів. Границі відмічають там, де градієнт набуває найбільшого значення. Вони можуть мати різні напрямки, тому алгоритм Кенні використовує чотири фільтри для визначення горизонтальних, вертикальних і діагональних ребер в розмитому зображенні.

${\displaystyle \mathbf {G} ={\sqrt {{\mathbf {G} _{x}}^{2}+{\mathbf {G} _{y}}^{2}}}}$

${\displaystyle \mathbf {\Theta } =\operatorname {arctg} \left({\mathbf {G} _{y} \over \mathbf {G} _{x}}\right).}$

Кут нахилу градієнту округлюється і може набувати значень 0, 45, 90, 135.

Напрям градієнту

Пошук локальних максимумів (Non-Maximum Suppression)

Подвійна порогова фільтрація.

• Градієнт
• Виділення границь
• Оператор Собеля
• Комп'ютерний зір
• Оператор Прюітта
• Оператор Робертса
• Оператор Rothwell
• Оператор Iverson

• JOHN CANNY, A Computational Approach to Edge Detection