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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。
- 北
- 西北
- 西
- 西南
- 南
- 东南
- 东
- 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
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
西北方向边缘
西方向边缘
西南方向边缘
南方向边缘
东南方向边缘
东方向边缘
东北方向边缘
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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