このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
edge
2 次元グレースケール イメージ内のエッジの検出
構文
説明
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
勾配度エッジ検出法 (ソーベル法、プレウィット法、およびロバーツ法) の場合、計算した勾配度のしきい値を設定するために
edge
はthreshold
を使用します。ガウスのラプラシアン法などのゼロクロス法の場合、ゼロクロッシングのしきい値として
edge
はthreshold
を使用します。つまり、ゼロをまたいで大きくジャンプするとエッジになり、小さくジャンプするとエッジになりません。キャニー法では勾配に 2 つのしきい値を適用します。低いエッジ感度には上方しきい値、高いエッジ感度には下方しきい値を適用します。
edge
は低い感度結果から始まり、高い感度結果の連結されたエッジ ピクセルを含むように感度を高めていきます。これは検出されたエッジ内の隙間を塗りつぶすのに役立ちます。いずれの場合でも、
edge
には入力データに応じて既定のしきい値が発見的に選択されます。しきい値を変えるには、edge
を 1 回実行し、計算されたしきい値を 2 番目の出力引数として取得する方法をお勧めします。次に、edge
によって計算された値から開始し、しきい値を高くして、検出するエッジ ピクセル数を減らす、または低くしてエッジ ピクセル数が増えるように調整します。
参照
[1] Canny, John, "A Computational Approach to Edge Detection," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6, 1986, pp. 679-698.
[2] Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1990, pp. 478-488.
[3] Parker, James R., Algorithms for Image Processing and Computer Vision, New York, John Wiley & Sons, Inc., 1997, pp. 23-29.
拡張機能
バージョン履歴
R2006a より前に導入参考
edge3
| fspecial
| imgradient
| imgradientxy