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Detección de bordes en
una imagen.
Departamento de Ingeniería electrónica, Telecomunicación y Automática.
Área de Ingeniería de Sistemas y Automática
Práctica 3ª. Detección de bordes en unaimagen. Segmentación..
Área de Ingeniería de Sistemas y Automática. Curso 2005/2006
OBJETIVOS:
• Utilizar distintas máscaras empleadas para la detección de bordes.
1 DETECCIÓN DE BORDES.
Los bordes deuna imagen digital se pueden definir como transiciones entre dos regiones de
niveles de gris significativamente distintos. Suministran una valiosa información sobre las
fronteras de los objetos ypuede ser utilizada para segmentar la imagen, reconocer objetos, etc.
La mayoría de las técnicas para detectar bordes emplean operadores locales basados en distintas
aproximaciones discretas de laprimera y segunda derivada de los niveles de grises de la imagen.
1.1. Operadores basadas en la primera derivada (Gradiente).
La derivada de una señal continua proporciona las variaciones locales conrespecto a la variable,
de forma que el valor de la derivada es mayor cuanto más rápidas son estas variaciones.
En el caso de funciones bidimensionales f(x,y), la derivada es un vector que apunta enla
dirección de la máxima variación de f(x,y) y cuyo módulo es proporcional a dicha variación. Este
vector se denomina gradiente y se define:
En el caso bidimensional discreto, las distintasaproximaciones del operador gradiente se basan en
diferencias entre los niveles de grises de la imagen. La derivada parcial fx(x,y) (gradiente de fila
GF(i,j) ) puede aproximarse por la diferencia depíxeles adyacentes de la misma fila.
La discretización del vector gradiente en el eje Y (GC(i,j)), será:
Práctica 3ª. Detección de bordes en una imagen. Segmentación..
Área de Ingeniería de Sistemas yAutomática. Curso 2005/2006
El gradiente de la fila GF y de columna GC en cada punto se obtienen mediante la convolución de
la imagen con las máscaras HF y HC, esto es:
( , ) ( , ) ( , )
( , )...