Kirsch 算子模板



Kirsch 算子模板也是一种用于查找边缘的导数模板。它也类似于 Robinson 算子,可以在罗盘的八个方向上查找边缘。Kirsch 和 Robinson 算子模板之间的唯一区别在于,在 Kirsch 算子中,我们有一个标准模板,但在 Kirsch 算子中,我们可以根据自己的需求更改模板。

借助 Kirsch 算子模板,我们可以找到以下八个方向的边缘。

  • 西北
  • 西
  • 西南
  • 东南
  • 东北

我们采用一个遵循导数模板所有属性的标准模板,然后将其旋转以查找边缘。

例如,让我们看看以下位于北方向的模板,然后将其旋转以制作所有方向的模板。

北方向模板

-3 -3 5
-3 0 5
-3 -3 5

西北方向模板

-3 5 5
-3 0 5
-3 -3 -3

西方向模板

5 5 5
-3 0 -3
-3 -3 -3

西南方向模板

5 5 -3
5 0 -3
-3 -3 -3

南方向模板

5 -3 -3
5 0 -3
5 -3 -3

东南方向模板

-3 -3 -3
5 0 -3
5 5 -3

东方向模板

-3 -3 -3
-3 0 -3
5 5 5

东北方向模板

-3 -3 -3
-3 0 5
-3 5 5

正如您所看到的,所有方向都被覆盖,每个模板都会给出其自身方向的边缘。现在,为了帮助您更好地理解这些模板的概念,我们将将其应用于真实图像。假设我们有一张样本图片,我们需要从中找到所有边缘。这是我们的样本图片

样本图片

Kirsch Compass Mask

现在,我们将所有上述滤波器应用于此图像,并将得到以下结果。

北方向边缘

Kirsch Compass Mask

西北方向边缘

Kirsch Compass Mask

西方向边缘

Kirsch Compass Mask

西南方向边缘

Kirsch Compass Mask

南方向边缘

Kirsch Compass Mask

东南方向边缘

Kirsch Compass Mask

东方向边缘

Kirsch Compass Mask

东北方向边缘

Kirsch Compass Mask

正如您所看到的,通过应用所有上述模板,您将获得所有方向的边缘。结果也取决于图像。假设存在一张图像,它没有任何东北方向的边缘,那么该模板将无效。

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