Kantenerkennung

Originalbild

Kantenbild, das mithilfe des Sobeloperators erstellt wurde.

Die Kantendetektion ist Teil einer Segmentierung in der Bildbearbeitung, bei der versucht wird, flächige Bereiche in einem digitalen Bild voneinander zu trennen. Man hofft, dass Kantenoperatoren die Übergänge zwischen diesen Bereichen erkennen. Diese Übergänge werden als Kanten markiert. Im Gegensatz dazu soll aber auch ein einzelner Bereich als solcher erkannt werden und von einem guten Kantendetektor nicht durch eine Kante in zwei Teile geteilt werden.

Ein Kantendetektor berechnet aus einem Bild sein entsprechendes Kantenbild, in dem alle Kanten entsprechend zu sehen sind. Um dieses zu erreichen, wird jeder Bildpunkt durch eine Berechnung mittels einer Matrix neu gesetzt.

Dies ist jedoch keine Matrix im mathematischen Sinne sondern eine Filtermaske. D.h. man wendet darauf keine Matrizenoperationen an, sondern die diskrete Faltung.

Der Hauptunterschied zwischen den Kantenfiltern liegt darin, dass sie verschiedene Filtermasken benutzen.

Die bekanntesten Kantenfilter (auch Kantenoperatoren) sind:

• Sobel-Operator
• Laplace-Filter (siehe auch Laplace-Operator)
• Prewitt-Operator
• Roberts-Operator
• Kirsch-Operator
• Canny-Algorithmus
• Sombrerofilter

Eine Hauptschwierigkeit der Kantendetektion, insbesondere bei dreidimensionalen Objekten, ist die Unterscheidung von Reflexionskanten, die auf Eigenschaften des Objektes beruhen, und Beleuchtungskanten, die auf Eigenschaften der Beleuchtung beruhen (z.B. Schatten, Lichtkegel).

Für den Menschen ist Kantendetektion eine wesentliche Voraussetzung zur visuellen Objekterkennung. Sein Sehapparat leistet diese Aufgabe hauptsächlich mit der lateralen Hemmung.

Viele Grafikprogramme verfügen bereits über einen Filter zur Erkennung von Konturkanten (engl. edge detection).