Kantendetektion
Die Kantendetektion (englisch edge detection), seltener Kantenextraktion, ist Teil einer Segmentierung von Elementen in der Bildbearbeitung. Sie versucht, flächige Bereiche in einem digitalen Bild voneinander zu trennen, wenn sie sich entlang gerader oder gekrümmter Linien ausreichend in Farb- oder Grauwert, Helligkeit oder Textur unterscheiden. Spezielle Kantenoperatoren sollen die Übergänge zwischen diesen Bereichen erkennen und als Kanten markieren. Zugleich soll aber ein einzelner, homogener Bereich als solcher erkannt werden und von einem guten Kantendetektor nicht durch eine Kante in zwei Flächen geteilt werden.
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).
Die Kantendetektion wird u. a. in der Photogrammetrie und Kartografie eingesetzt, um aus Luftbildern genaue Objekt- oder Geländekanten zu detektieren.
Funktionsweise
Ein Kantendetektor berechnet in der Regel den Farbwertgradienten an jedem einzelnen Bildpunkt eines Bildes durch Untersuchung eines den Punkt umgebenden Bereiches. Dieser Vorgang erfolgt durch diskrete Faltung des Bildes mit einer Faltungsmatrix, dem Kantenoperator. Letzterer definiert dabei die Größe des zu untersuchenden Umfeldes und mit welcher Wichtung dessen einzelne Bildpunkte in die Berechnung eingehen. Die sich so ergebende Matrix der Gradienten an jedem Bildpunkt wird - als Bild interpretiert - Kantenbild genannt. Auf ihm heben sich die Kanten zwischen homogenen Bereichen ab, da an diesen Stellen ein vergleichsweise großer Gradient der Bildpunktwerte vorliegt. Die Kanten treten in der zweiten Ableitung (Änderung des Helligkeits-Gradienten) meist am deutlichsten hervor.
Der größte Unterschied verschiedener Kantendetektoren besteht im Allgemeinen im verwendeten Kantenoperator.
Operatoren
Die bekanntesten Kantenoperatoren (auch Kantenfilter) sind:
- Sobel-Operator
- Scharr-Operator
- Laplace-Filter (siehe auch Laplace-Operator)
- Prewitt-Operator
- Roberts-Operator
- Kirsch-Operator
- Canny-Algorithmus
- Marr-Hildreth-Operator (auch Laplacian of Gaussian (LoG) oder Sombrerofilter)
- Kontrastverstärker
- Aktive Kontur (Snake)
Menschliches Auge
Für den Menschen ist Kantendetektion eine wesentliche Voraussetzung zur visuellen Objekterkennung. Sein Sehapparat leistet diese Aufgabe hauptsächlich mit der lateralen Hemmung. Dadurch werden sogar feinste Linienstrukturen aus größerer Distanz erkennbar, etwa dünne Drähte oder ferne Wegverläufe. Allerdings sind auch optische Täuschungen möglich, etwa teilweise bei den sog. Marskanälen oder den Machschen Streifen.