画像の輪郭を選択するための非線形アルゴリズムの1つを説明します。
クラシック
ほぼすべての既知の輪郭アルゴリズムは、1マシンバイト内の整数である0..255の値を持つ数値の行列として画像に近づきます（オプション16は後で検討します）。 次に、係数の行列で畳み込みが行われます。
そして、あなたがしなければ？
そして、あなたがしなければ？
しかし、分析をさらに深くして、イメージのさらに深い断片化、つまり、
バイナリレイヤーに 「拡張」すると仮定した場合。
値0..255の1つのマトリックスの代わりに、同じサイズで値0..1の8つのマトリックスを検討します。
そして、結果のバイナリ行列に畳み込みを適用します...
係数なし。 ブール代数の関数を実行するだけです。 結局、入力データはバイナリ値です。 [1]
ばく露
このブール関数はどこから来たのですか？
- この文字の輝度値がnx nウィンドウでそれを囲む少なくとも1つのピクセルの輝度値と異なる場合、バイナリイメージのピクセルで輪郭が見つかったとしましょう。 孤立したピクセルの場合は、要件によって考慮から除外されます。考慮されるピクセルの値は、周囲のピクセルの少なくとも1つの値と一致する必要があります。
- 昇順の輪郭（0〜1、1は分析されたピクセルの値）、 降順の輪郭（1〜0、0は分析されたピクセルの値） は一致しません 。
- 2番目の仮定から、等高線を選択するための3つのオプションがあることがわかります。a）昇順で別々の等高線。 b）降順で輪郭を分離します。 c）輝度の上下の変化に対するコントロールの組み合わせ選択。
視覚的結果：
- ソース（電子顕微鏡）
- 公式に従った輪郭
- 結果のコントラストが高い
比較のために：
- 線形演算子Sobelによる輪郭
- 素材の輪郭[2]
- 素材の輪郭[3]
および別の「ライブ」の例
オプション
「昇順」
「下向き」
[1] Aizenberg I.およびButakoff C.、「多値およびユニバーサルバイナリニューロンに基づくセルラーニューラルネットワークを使用した画像処理」、VLSI Journal of VLSI Signal Processing Systems for Signal、Image and Video Technology、Vol。 32、2002、pp。 169-188。
[2] XZSun、およびANVenetsanopoulos「ノイズフィルタリングとエッジ検出のための適応スキーム
統計」、IEEE Circuits on Circuits and Systems、vol。 CAS-35、1988、pp。 57-69
[3] RMハラリック「テクスチャへの統計的および構造的アプローチ」、Proceedings IEEE、vol。 67、No. 5、1979、pp。 786-804