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edge

Detectar bordes en una imagen en escala de grises

Sintaxis

BW = edge(I)

BW = edge(I,method)

BW = edge(I,method,threshold)

BW = edge(I,method,threshold,direction)

BW = edge(___,'nothinning')

BW = edge(I,method,threshold,sigma)

BW = edge(I,method,threshold,h)

[BW,threshOut] = edge(___)

[BW,threshOut,Gv,Gh] = edge(___)

Descripción

BW = edge(I) devuelve una imagen binaria BW que contiene 1 en las posiciones en las que la función detecta bordes de la imagen binaria o en escala de grises I (y el valor 0 en todas las demás posiciones). De forma predeterminada, edge usa el método de detección de bordes de Sobel.

BW = edge(I,method) detecta bordes de la imagen I mediante el algoritmo de detección de bordes que especifica el argumento method.

BW = edge(I,method,threshold) devuelve todos los bordes cuya intensidad es mayor que threshold.

BW = edge(I,method,threshold,direction) especifica la orientación de los bordes que se desea detectar. Los métodos de Sobel y de Prewitt pueden detectar bordes en dirección vertical, horizontal o ambas. El método de Roberts puede detectar bordes en ángulos de 45° respecto de la horizontal, de 135° respecto de la horizontal o ambos. Esta sintaxis solo es válida cuando method tiene los valores 'Sobel', 'Prewitt' o 'Roberts'.

BW = edge(___,'nothinning') omite la etapa de angostamiento de bordes, lo que puede mejorar el rendimiento. Esta sintaxis solo es válida cuando method tiene los valores 'Sobel', 'Prewitt' o 'Roberts'.

BW = edge(I,method,threshold,sigma) especifica sigma, la desviación estándar del filtro. Esta sintaxis solo es válida cuando method tiene los valores 'log' o 'Canny'.

BW = edge(I,method,threshold,h) detecta bordes con el método 'zerocross' y un filtro h especificado por el usuario. Esta sintaxis solo es válida cuando el argumento method tiene el valor 'zerocross'.

[BW,threshOut] = edge(___) también devuelve el valor umbral.

[BW,threshOut,Gv,Gh] = edge(___) también devuelve las magnitudes de los gradientes direccionales. Si se emplean los métodos de Sobel y de Prewitt, Gv y Gh representan los gradientes vertical y horizontal. Si se emplea el método de Roberts, Gv y Gh representan los gradientes en ángulos de 45° y 135° de la horizontal, respectivamente. Esta sintaxis solo es válida cuando method tiene los valores 'Sobel', 'Prewitt' o 'Roberts'.

Ejemplos

Comparar la detección de bordes con los métodos de Canny y de Prewitt

Lea una imagen en escala de grises en el espacio de trabajo y muéstrela en pantalla.

I = imread('circuit.tif');
imshow(I)

Detecte los bordes con el método de Canny.

BW1 = edge(I,'Canny');

Detecte los bordes con el método de Prewitt.

BW2 = edge(I,'Prewitt');

Muestre un resultado al lado del otro.

imshowpair(BW1,BW2,'montage')

Argumentos de entrada

I — Imagen de entrada

Imagen 2D en escala de grises | Imagen 2D binaria

La imagen de entrada, especificada como imagen 2D en escala de grises o imagen 2D binaria.

Si se emplea el método 'approxcanny', las imágenes con el tipo de datos single o double se deben normalizar al intervalo [0, 1]. Si I tiene valores que se sitúan fuera del intervalo [0, 1], se puede usar la función rescale para llevar los valores al intervalo previsto.

Tipos de datos: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

method — Método de detección de bordes

'Sobel' (predeterminado) | 'Prewitt' | 'Roberts' | 'log' | 'zerocross' | 'Canny' | 'approxcanny'

Método de detección de bordes, especificado con una de las siguientes opciones:

Método	Descripción
'Sobel'	Detecta bordes en los puntos en los que el gradiente de la imagen I es máximo usando la aproximación de Sobel de la derivada.
'Prewitt'	Detecta bordes en los puntos en los que el gradiente I es máximo usando la aproximación de Prewitt de la derivada.
'Roberts'	Detecta bordes en los puntos en los que el gradiente I es máximo usando la aproximación de Roberts de la derivada.
'log'	Detecta bordes observando los cruces por cero después de filtrar I con un filtro laplaciano-gaussiano (LoG).
'zerocross'	Detecta bordes observando los cruces por cero después de filtrar I con un filtro especificado por el usuario, h.
'Canny'	Detecta bordes buscando los máximos locales del gradiente de I. La función edge calcula el gradiente usando la derivada de un filtro gaussiano. Este método usa dos umbrales para detectar bordes intensos y débiles, e incluye los bordes débiles en la salida si están conectados a bordes intensos. Dado que emplea dos umbrales distintos, el método de Canny es menos propenso a errores causados por el ruido que otros métodos y, al mismo tiempo, tiene más probabilidades de detectar bordes realmente débiles.
'approxcanny'	Detecta bordes mediante una versión aproximada del algoritmo de detección de bordes de Canny. Esta versión aproximada se ejecuta más rápidamente a costa de una detección menos precisa. Se espera que las imágenes de valores en punto flotante estén normalizadas al intervalo [0, 1].

threshold — Umbral de sensibilidad

Escalar numérico | Vector de 2 elementos | []

Umbral de sensibilidad, especificado como escalar numérico para cualquier method o como vector de 2 elementos para los métodos 'Canny' y 'approxcanny'. edge ignora todos los bordes cuya intensidad no es mayor que threshold. Para obtener más información sobre este parámetro, consulte Algoritmo.

• Si no se especifica threshold o se especifica un arreglo vacío ([]), edge escoge los valores automáticamente.

• En el caso de los métodos 'log' y 'zerocross', si se especifica el valor umbral 0, la imagen de salida tendrá contornos cerrados porque incluirá todos los cruces por cero de la imagen de entrada.

• Los métodos 'Canny' y 'approxcanny' usan dos umbrales. edge ignora todos los bordes cuya intensidad es menor que la del umbral más bajo y conserva todos los bordes cuya intensidad es mayor que la del umbral más alto. Se puede especificar threshold como vector de 2 elementos de la forma [low high], en el que low y high son valores que se encuentran dentro del intervalo [0, 1]. También se puede especificar threshold como un escalar numérico que edge asignará al umbral más alto. En este caso, edge usará threshold*0.4 como umbral más bajo.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

direction — Dirección de los bordes que se desea detectar

'both' (predeterminado) | 'horizontal' | 'vertical'

Dirección de los bordes que se desea detectar, especificada con una de las siguientes opciones: 'horizontal', 'vertical' o 'both'. El argumento direction solo es válido cuando el argumento method tiene los valores 'Sobel', 'Prewitt' o 'Roberts'.

Nota

Si selecciona el method Roberts, la dirección 'horizontal' en realidad detecta bordes en un ángulo de 135° respecto de la horizontal, en tanto que la dirección 'vertical' detecta bordes en un ángulo de 45° respecto de la horizontal.

Tipos de datos: char | string

h — Filtro

Matriz numérica

Filtro, especificado como matriz numérica. Únicamente el método 'zerocross' admite el argumento h.

Tipos de datos: double

sigma — Desviación estándar del filtro

Escalar numérico

Desviación estándar del filtro, especificada como escalar numérico. Únicamente los métodos 'Canny' y 'log' admiten el argumento sigma.

Método	Descripción
'Canny'	Valor escalar que especifica la desviación estándar del filtro gaussiano. El valor predeterminado es sqrt(2). edge escoge el tamaño del filtro automáticamente en función de sigma.
'log' (filtro laplaciano-gaussiano)	Valor escalar que especifica la desviación estándar del filtro laplaciano-gaussiano. El valor predeterminado es 2. El filtro es de n por n, con n=ceil(sigma*3)*2+1.

Tipos de datos: double

Argumentos de salida

BW — Imagen binaria de salida

Arreglo lógico

Imagen binaria de salida, devuelta como arreglo lógico del mismo tamaño que I con el valor 1 en las posiciones donde la función detecta bordes en I y el valor 0 en todas las demás posiciones.

threshOut — Umbral calculado

Escalar numérico | Vector de 2 elementos | []

Valor umbral calculado usado para el cálculo, devuelto como vector de 2 elementos para method 'Canny', vector vacío ([]) para el método 'approxcanny' o escalar numérico en cualquier otro caso.

Gv — Gradiente vertical

Arreglo numérico

Gradiente vertical, devuelto como arreglo numérico del mismo tamaño que I.

Nota

Si selecciona el method Roberts, edge devuelve el gradiente calculado en un ángulo de 45° respecto de la horizontal.

Gh — Gradiente horizontal

Arreglo numérico

Gradiente horizontal, devuelto como arreglo numérico del mismo tamaño que I.

Nota

Si selecciona el method Roberts, edge devuelve el gradiente calculado en un ángulo de 135° respecto de la horizontal.

Algoritmos

• Si se emplean métodos de detección de bordes basados en la magnitud del gradiente (Sobel, Prewitt y Roberts), edge usa threshold como umbral para la magnitud del gradiente.

• Si se emplean los métodos de cruce por cero, incluido el del filtro laplaciano-gaussiano, edge usa threshold como umbral para los cruces por cero. En otras palabras, se detecta un borde si el cruce por cero se da con un salto grande. Si el salto es pequeño, no.

• El método de Canny aplica dos umbrales al gradiente: un umbral alto (baja sensibilidad de detección) y un umbral bajo (alta sensibilidad de detección). edge comienza con el resultado de baja sensibilidad y, después, lo expande hasta incluir los píxeles de los bordes conectados del resultado de alta sensibilidad. Esto contribuye a llenar los posibles huecos en los bordes detectados.

• En todos los casos, edge selecciona el umbral predeterminado de forma heurística a partir de los datos de entrada. La mejor manera de variar el umbral es ejecutar edge una vez y capturar el umbral calculado como segundo argumento de salida. Después, puede aumentar el umbral respecto del valor que calcula edge para detectar menos píxeles de borde o reducirlo para detectar más píxeles de borde.

Referencias

[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.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• edge es compatible con la generación de código C (requiere MATLAB^® Coder™). Tenga en cuenta que, si selecciona la plataforma objetivo genérica MATLAB Host Computer, edge genera código que utiliza una biblioteca compartida precompilada específica de la plataforma. El uso de una biblioteca compartida mantiene las optimizaciones de rendimiento, pero limita las plataformas objetivo para las que se puede generar código. Para obtener más información, consulte Types of Code Generation Support in Image Processing Toolbox.

• Los argumentos method, direction y sigma deben ser constantes en tiempo de compilación.

• El método 'approxcanny' no es compatible.

• Los argumentos de salida Gv y Gh no son compatibles.

Generación de código de GPU

Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• Los argumentos method, direction y sigma deben ser constantes en tiempo de compilación.

• El método 'approxcanny' no es compatible.

• Los argumentos de salida Gv y Gh no son compatibles.

Arreglos GPU

Acelere código mediante la ejecución en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.

Notas y limitaciones de uso:

• Los métodos 'Canny' y 'approxcanny' no son compatibles.

Para obtener más información, consulte Image Processing on a GPU.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

R2011a: edge usa un nuevo algoritmo para el método de Canny

El comportamiento cambió en R2011a

La función edge cambió en la versión 7.2 (R2011a). Las versiones anteriores de Image Processing Toolbox™ usaban otro algoritmo para el método de Canny. Si necesita los mismos resultados que producía la versión anterior, utilice la siguiente sintaxis: BW = edge(I,'canny_old',___).

Consulte también

fspecial | imgradient | imgradientxy

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