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Detección de borde

La detección de bordes es una herramienta fundamental en el procesamiento de imágenes, particularmente en las áreas de detección y extracción de características, que tiene como objetivo la identificación de puntos en una imagen digital en la que el brillo de la imagen cambia drásticamente.

¿Para qué sirve la detección de bordes?

Los resultados de aplicar un detector de bordes a una imagen pueden conducir a un conjunto de curvas conectadas que indican las fronteras de los objetos, las fronteras de las marcas en las superficies de estos objetos y curvas que corresponden a discontinuidades en la orientación de las superficies.

Al aplicar un algoritmo de detección de bordes a una imagen es posible reducir la cantidad de datos a ser procesados, por lo que se puede filtrar la información que puede ser considerada como menos relevante, logrando preservar las propiedades estructurales de la imagen.

¿Cómo funciona la detección de bordes?

La detección de bordes es una técnica de análisis digital que se puede aplicar a imágenes de muestras 2D y 3D. Un borde puede ser llamado como la frontera entre dos regiones diferentes en una imagen. Un borde puede ser el resultado de cambios en la absorción de la luz (color/sombra), textura, etc., y en su forma más simple, puede ser identificado grabando los cambios en la intensidad de luz sobre un número de píxeles (procesamiento de escala de grises).

Por ejemplo, si una serie lineal de píxeles graban la intensidad de luz de : 2, 3, 2, 4, 3, 2, 95, 97, 96 se espera un borde o discontinuidad entre los píxeles grabados con intensidad de 2 y 95. estos píxeles pueden ser llamados como “puntos de borde”.

Analizando la imagen digitalmente para la detección de bordes envuelve el filtrado de la información sin importancia para dejar seleccionados los “puntos de borde”. La detección de cambios sutiles puede ser confundida por “ruido” y es dependiente del umbral en el píxel de cambio que define un borde.

Tipos de detección de bordes

  • De primer orden: Utilice el operador Prewitt o Sobel para convertir la imagen; Marque el punto donde la magnitud del gradiente es mayor que el umbral como un borde; Refina el borde a un ancho de píxel.
  • Operador astuto:
    • Reducción de ruido. Se suaviza la imagen con un filtro gaussiano reduciendo el ruido, los detalles y las texturas que no interesan.
    • Cálculo del gradiente. Para la obtención del gradiente se aplica el filtro Sobel a la imagen suavizada.
    • Supresión de “no máximos”. Una vez calculado la dirección del gradiente en el paso anterior, se debe encontrar la dirección que mejor se aproxima a la normal al borde. En este caso se eliminan los puntos que no tienen un valor máximo de gradiente según la dirección perpendicular al contorno.
    • Histéresis. En este paso se definen los bordes definitivos, seleccionando sólo aquellos píxeles cuyo gradiente se encuentra entre dos umbrales establecidos.
    • Supresión no máxima: es una tecnología de bordes dispersos y el efecto de la supresión no máxima son los bordes «delgados». Después de calcular el degradado de la imagen, el borde extraído solo en función del valor del degradado sigue estando muy borroso. La supresión no máxima puede ayudar a suprimir todos los valores de gradiente distintos del máximo local a 0.
  • Detección de doble umbral: Después de aplicar la supresión no máxima, los píxeles restantes pueden representar con mayor precisión los bordes reales de la imagen. Sin embargo, todavía hay algunos píxeles de borde debido al ruido y los cambios de color, es necesario filtrar los píxeles de borde con valores de gradiente débiles y retener los píxeles de borde con valores de gradiente altos, lo que se puede lograr seleccionando umbrales altos y bajos. Si el valor de degradado del píxel de borde es mayor que el umbral alto, se marca como un píxel de borde fuerte; si el valor de degradado del píxel de borde es menor que el umbral alto y mayor que el umbral bajo, se marca como un píxel de borde débil.

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