contornos original sobel (t=8). original sobel (t=17)
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Contornos
Original Sobel (T=8)
Original Sobel (T=17)
Original Sobel (T=8)
Original Sobel (T=17)
Original
Laplaciano da Gaussiana (LoG)
sigma=1.5
Original sigma=2.0
Original sigma=2.3
Original sigma=1.5
Original sigma=2.0
Original sigma=2.5
Detector Multiescala
• Marr-Hildreth
1 – Convolução de f com uma gaussiana G
2 – Cálculo do laplaciano
3 – Os contornos nas diferentes escalas são representados pelo “zero-crossing” do laplaciano.
GfGf 22 )(
),(),( jiGjyixfGfi j
Assim:
com
2
22
2
)(
),(
yx
eyxG
2
2
2
22
yx
e
• é o fator de escala
• Convoluções com diferentes podem ser combinadas para formar uma imagem de contornos.
Original Marr-Hildreth (2 escalas): desvios padrões: 1.2 e 2.8
Original Marr-Hildreth (2 escalas): desvios padrões: 4.2 e 5.8
desvios padrões: 0.7 e 2.3
desvios padrões: 1.2 e 2.8
Original
Original
desvios padrões: 2.2 e 3.8
desvios padrões: 3.2 e 4.8
Original
desvios padrões: 4.2 e 5.8
desvios padrões: 5.2 e 6.8
• Detector de Canny
1- Suavizar a imagem com uma gaussiana G
2- Computar para cada pixel o gradiente local, ,
e a direção do contorno,
2122 ][ yx gg
)(tan 1
x
y
gg
3- Um pixel é dito de contorno se a sua magnitude é máxima na direção do gradiente eliminar pontos não-maximais da imagem de gradiente.
4- Binarizar por histerese a imagem de contornos maximais(dois limiares, T1 e T2, com T1< T2. Pontos com valores acima deT2 são ditos “fortes” e pontos com valores entre T1 e T2 são ditos“fracos”. A binarização une pontos fracos 8-conectados a pontos fortes.
Detector de Canny
Original T= [2 13], sigma= 1.0
Original T= [2 13], sigma= 2.0
Original T= [2 13], sigma= 1.0
Original T= [2 13], sigma= 1.5
Original T= [2 13], sigma= 2
Original T= [2 13], sigma= 3
Original T= [2 13], sigma= 5
OriginalRoberts, T=15
OriginalSobel, T=15
OriginalCanny, T[12 31], sigma =1
OriginalRoberts, T=10
OriginalSobel, T=10
Original Canny, T[14 35], sigma 1
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