本文介绍了图像边缘检测的原理，指出边缘是灰度剧变处，检测基于方向导数掩码卷积。实现了通用边缘检测算子EdgeOP，集成Roberts、Prewitt等多种算子，提供四种边缘强度计算方式，并通过测试函数对比效果，展示了不同算子和计算方法的检测结果。

引入

• 图像的边缘指的是灰度值发生急剧变化的位置。

• 在图像形成过程中，由于亮度、纹理、颜色、阴影等物理因素的不同而导致图像灰度值发生突变，从而形成边缘。

• 边缘是通过检查每个像素的邻域并对其灰度变化进行量化的，这种灰度变化的量化相当于微积分里连续函数中方向导数或者离散数列的差分。

算法原理

• 传统的边缘检测大多数是通过基于方向导数掩码（梯度方向导数）求卷积的方法。

• 计算灰度变化的卷积算子包含Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Scharr算子、Kirsch算子、Robinson算子、Laplacian算子。

• 大多数边缘检测算子是基于方向差分卷积核求卷积的方法，在使用由两个或者多个卷积核组成的边缘检测算子时假设有 n 个卷积核，记?$Con{v}_1,Con{v}_2,\mathrm{.}\mathrm{.}\mathrm{.},Con{v}_n$Conv1,Conv2,...,Convn，为图像分别与个卷积核做卷积的结果，通常有四种方式来衡量最后输出的边缘强度。

  1. 取对应位置绝对值的和：${\sum }_{i=1}^n\mathrm{\mid }{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_i\mathrm{\mid }$∑i=1n∣convi∣

  2. 取对应位置平方和的开方：$\sqrt{{\sum }_{i=1}^n{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_i^2}$∑i=1nconvi2

  3. 取对应位置绝对值的最大值：$\max ?\{\mathrm{\mid }{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_1\mathrm{\mid },\mathrm{\mid }{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_2\mathrm{\mid },\mathrm{.}\mathrm{.}\mathrm{.},\mathrm{\mid }{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_i\mathrm{\mid }\}$max{∣conv1∣,∣conv2∣,...,∣convi∣}

  4. 插值法：${\sum }_{i=1}^n{a}_i\mathrm{\mid }{\mathbf{c}\mathbf{o}\mathbf{n}\mathbf{v}}_i\mathrm{\mid }$∑i=1nai∣convi∣，其中?$a_i>=0$ai>=0，且?${\sum }_{i=1}^n{a}_i=1$∑i=1nai=1

代码实现

构建通用的边缘检测算子

• 因为上述的这些算子在本质上都是通过卷积计算实现的，只是所使用到的卷积核参数有所不同
• 所以可以构建一个通用的计算算子，只需要传入对应的卷积核参数即可实现不同的边缘检测
• 并且在后处理时集成了上述的四种计算最终边缘强度的方式

roberts_kernel = np.array([ [[ [1, 0], [0, -1] ]], [[ [0, -1], [1, 0] ]]])_, concat_res = test_edge_det(roberts_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=3600x600 at 0x7F2548799F10>登录后复制

Prewitt 算子

prewitt_kernel = np.array([ [[ [-1, -1, -1], [ 0, 0, 0], [ 1, 1, 1] ]], [[ [-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1] ]], [[ [ 0, 1, 1], [-1, 0, 1], [-1, -1, 0] ]], [[ [ -1, -1, 0], [ -1, 0, 1], [ 0, 1, 1] ]]])_, concat_res = test_edge_det(prewitt_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=4800x600 at 0x7F251781EF10>登录后复制

Sobel 算子

sobel_kernel = np.array([ [[ [-1, -2, -1], [ 0, 0, 0], [ 1, 2, 1] ]], [[ [-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1] ]], [[ [ 0, 1, 2], [-1, 0, 1], [-2, -1, 0] ]], [[ [ -2, -1, 0], [ -1, 0, 1], [ 0, 1, 2] ]]])_, concat_res = test_edge_det(sobel_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=4800x600 at 0x7F251782E8D0>登录后复制

Scharr 算子

scharr_kernel = np.array([ [[ [-3, -10, -3], [ 0, 0, 0], [ 3, 10, 3] ]], [[ [-3, 0, 3], [-10, 0, 10], [-3, 0, 3] ]], [[ [ 0, 3, 10], [-3, 0, 3], [-10, -3, 0] ]], [[ [ -10, -3, 0], [ -3, 0, 3], [ 0, 3, 10] ]]])_, concat_res = test_edge_det(scharr_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=4800x600 at 0x7F251782EE10>登录后复制

Krisch 算子

Krisch_kernel = np.array([ [[ [5, 5, 5], [-3,0,-3], [-3,-3,-3] ]], [[ [-3, 5,5], [-3,0,5], [-3,-3,-3] ]], [[ [-3,-3,5], [-3,0,5], [-3,-3,5] ]], [[ [-3,-3,-3], [-3,0,5], [-3,5,5] ]], [[ [-3, -3, -3], [-3,0,-3], [5,5,5] ]], [[ [-3, -3, -3], [5,0,-3], [5,5,-3] ]], [[ [5, -3, -3], [5,0,-3], [5,-3,-3] ]], [[ [5, 5, -3], [5,0,-3], [-3,-3,-3] ]],])_, concat_res = test_edge_det(Krisch_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=7200x600 at 0x7F24FF09E4D0>登录后复制

Robinson算子

robinson_kernel = np.array([ [[ [1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1] ]], [[ [0, 1, 2], [-1, 0, 1], [-2, -1, 0] ]], [[ [-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1] ]], [[ [-2, -1, 0], [-1, 0, 1], [0, 1, 2] ]], [[ [-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1] ]], [[ [0, -1, -2], [1, 0, -1], [2, 1, 0] ]], [[ [1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1] ]], [[ [2, 1, 0], [1, 0, -1], [0, -1, -2] ]],])_, concat_res = test_edge_det(robinson_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=7200x600 at 0x7F251782EED0>登录后复制

Laplacian 算子

laplacian_kernel = np.array([ [[ [1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1] ]], [[ [0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0] ]]])_, concat_res = test_edge_det(laplacian_kernel)Image.fromarray(concat_res)登录后复制

<PIL.Image.Image image mode=L size=3600x600 at 0x7F24FF0A6A90>登录后复制

总结

• 简单介绍并实现了几种常用的传统边缘检测算子