Маска компаса Робинзона

При обработке изображений маска компаса Робинсона представляет собой тип маски компаса, используемый для обнаружения границ . Он имеет восемь основных направлений компаса. ^[1] каждый извлечет края относительно своего направления. Совместное использование масок компаса разных направлений позволило обнаружить края под разными углами.

Техническое объяснение

Маска компаса Робинзона ^[2] определяется путем взятия одной маски и ее вращения для формирования восьми ориентаций: ${\text{North:}}{\begin{bmatrix}-1&0&1\\-2&0&2\\-1&0&1\end{bmatrix}}$ ${\text{North West:}}{\begin{bmatrix}0&1&2\\-1&0&1\\-2&-1&0\end{bmatrix}}$ ${\text{West:}}{\begin{bmatrix}1&2&1\\0&0&0\\-1&-2&-1\end{bmatrix}}$ ${\text{South West:}}{\begin{bmatrix}2&1&0\\1&0&-1\\0&-1&-2\end{bmatrix}}$ ${\text{South:}}{\begin{bmatrix}1&0&-1\\2&0&-2\\1&0&-1\end{bmatrix}}$ ${\text{South East:}}{\begin{bmatrix}0&-1&-2\\1&0&-1\\2&1&0\end{bmatrix}}$ ${\text{East:}}{\begin{bmatrix}-1&-2&-1\\0&0&0\\1&2&1\end{bmatrix}}$ ${\text{North East:}}{\begin{bmatrix}-2&-1&0\\-1&0&1\\0&1&2\end{bmatrix}}$

Ось направления ^[3] — линия нулей в матрице. Маска компаса Робинсона похожа на маски компаса Кирша, но ее проще реализовать. Поскольку матричные коэффициенты содержат только 0, 1, 2 и симметричны, результаты только четырех масок ^[4] необходимо вычислить, остальные четыре результата являются отрицанием первых четырех результатов. Край или контур — это крошечная область с соседними отдельными значениями пикселей. Свертка каждой маски с изображением приведет к созданию выходного сигнала с высоким значением, в котором происходит быстрое изменение значения пикселя, таким образом находится краевая точка. Все обнаруженные точки ребер будут выстраиваться в линию как ребра.

Пример

Пример масок компаса Робинсона, примененных к исходному изображению. Очевидно, что края в направлении маски усилены.

Ссылки

^ Бабу CR, Шриниваса Редди Э., Прабхакара Рао Б. (2015) Классификация изображений лиц по возрастным группам с использованием рангового блока текстуры краев (RETU). В: Мандал Дж., Сатапати С., Кумар Саньял М., Саркар П., Мухопадьяй А. (ред.) Проектирование информационных систем и интеллектуальные приложения. Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений, том 340. Спрингер, Нью-Дели.
^ Доктор Борислав Д. Димитров, доктор Вишал Гоял, г-н Нехинбе Джошуа, г-н Василис Папатаксиархис «Международный журнал по проблемам компьютерных наук (том 8, выпуск 1)», ПУБЛИКАЦИЯ IJCSI, январь 2011 г.,
^ S Эди Виктор Харьянто, М.И. Машор, А.С. Абдул Насир, Х. Джаафар, «Быстрое и точное обнаружение Schizont plasmodium falciparum с использованием метода сегментации цветового пространства канала», Управление кибер- и ИТ-услугами (CITSM), 5-я Международная конференция 2017 г., стр. . 1-4, 2017.
^ «Компьютерная обработка изображений: анализ и обработка цифровых изображений (второе изд.)» Скотта Э. Умбо, ISBN 978-1-4398-0206-9 (2010 г.)

[1] Бабу CR, Шриниваса Редди Э., Прабхакара Рао Б. (2015) Классификация изображений лиц по возрастным группам с использованием рангового блока текстуры краев (RETU). В: Мандал Дж., Сатапати С., Кумар Саньял М., Саркар П., Мухопадьяй А. (ред.) Проектирование информационных систем и интеллектуальные приложения. Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений, том 340. Спрингер, Нью-Дели.

[2] Доктор Борислав Д. Димитров, доктор Вишал Гоял, г-н Нехинбе Джошуа, г-н Василис Папатаксиархис «Международный журнал по проблемам компьютерных наук (том 8, выпуск 1)», ПУБЛИКАЦИЯ IJCSI, январь 2011 г.,

[3] S Эди Виктор Харьянто, М.И. Машор, А.С. Абдул Насир, Х. Джаафар, «Быстрое и точное обнаружение Schizont plasmodium falciparum с использованием метода сегментации цветового пространства канала», Управление кибер- и ИТ-услугами (CITSM), 5-я Международная конференция 2017 г., стр. . 1-4, 2017.

[4] «Компьютерная обработка изображений: анализ и обработка цифровых изображений (второе изд.)» Скотта Э. Умбо, ISBN 978-1-4398-0206-9 (2010 г.)

[1]

[2]

[3]

[4]