Canny Kenar Belirleme Algoritması
Canny fitresinde, görüntüdeki geniş kenar aralığını algılamak için çok aşamalı algoritma kullanılır. Bu aşamalar şöyledir;
Gaussian ile gürültü azaltma,
Gradyent operatörü uygulanarak, kenar gradyent büyüklüğü ve yönünün hesaplanması
Kenarların baskılama ile inceltilmesi,
İkili eşikleme uygulanması.[3]
Tüm kenar algılama sonuçları görüntü gürültüsünden kolayca etkilenebildiğinden, gürültünün neden olduğu yanlış algılanmayı önlemek için gürültüyü filtrelemek gereklidir.
Kenar eğimi ve yönünü belirlemek için farklı filtreler(Roberts, Prewitt, Sobel) kullanır. Kenar algılama operatörü ilk türev için yatay yönde (Gx) ve dikey yönde (Gy) bir değer döndürür. Buradan kenar eğimi ve yönü aşağıdaki gibi hesaplanır.
Görüntüde piksellerin her biri komşularıyla karşılaştırılarak,komşularına göre zayıf olan pikseller bastırılır. Bu aşama kenarların baskılama ile inceltilmesi olarak adlandırılmıştır. Bu işlemden sonra bazı kenar pikseller kalmaktadır, bu piksellere algoritma içerisinde sahte yanıtlar denmektedir. İkili eşik değeri belirlenerek bu sahte piksellerin istenilen şekilde filtrelenmesi gerekmektedir. İkili eşikleme Canny algoritmasının son aşamasıdır.
Şimdiye kadar geliştirilen kenar bulma algoritmaları içerisinde en sık kullanılan kenar bulma algoritması Canny’dir. Bu çalışmada da OpenCV kütüphanesi içerisindeki cv2.Canny fonksiyonu kullanılmıştır. [2]
Kommentare