Operátor Pruitt

Prewittův operátor je metoda detekce hran při zpracování obrazu , která vypočítává maximální odezvu na sadě konvolučních jader , aby se zjistila místní orientace hrany u každého pixelu. Vytvořeno Judith Prewittovou pro detekci hran v lékařských snímcích [1] [2] .

K provozu se používají různá jádra. Z jednoho jádra můžete získat osm přeskupením rotačních koeficientů. Každý výsledek bude citlivý na směr hranice od 0° do 315° v krocích po 45°, kde 0° odpovídá vertikální hranici.

Maximální odezva každého pixelu je hodnota odpovídajícího pixelu ve výstupním obrázku. Jeho hodnoty leží mezi 1 a 8, v závislosti na čísle jádra, které poskytlo největší výsledek.

Tato metoda detekce okrajů se také nazývá přizpůsobení šablony okrajů , protože obraz je porovnáván se sadou šablon, z nichž každá představuje určitou orientaci okraje. Velikost a orientace okraje v pixelu je pak určena šablonou, která nejlépe odpovídá místnímu okolí pixelu.

Pruittův detektor hran je vhodnou metodou pro odhad velikosti a orientace hranice. Zatímco diferenciální gradientní detektor potřebuje pracný výpočet odhadu orientace z veličin ve vertikálním a horizontálním směru, Pruittův hranový detektor udává směr přímo od jádra s maximálním výsledkem. Sada jader je omezena na 8 možných směrů, ale zkušenosti ukazují, že většina přímých odhadů orientace také není příliš přesná.

Na druhou stranu sada jádra potřebuje 8 konvolucí pro každý pixel, zatímco sada jádra metody gradientu potřebuje pouze 2: vertikálně a horizontálně citlivé. Výsledek pro kardinalitu hranic je velmi podobný pro obě metody, pokud používají stejná konvoluční jádra.

Operátor používá dvě jádra 3×3, která konvolují původní obrázek k výpočtu přibližných hodnot derivací: jedno vodorovně a jedno svisle. Nechť je původní obrázek a , - dva obrázky, ve kterých každý bod obsahuje horizontální a vertikální aproximace derivace, která se vypočítá jako $\mathbf {A}$ $\mathbf {G_{x))$ ${\mathbf {G_{y))}$

\mathbf {G_{x}}={\begin{bmatrix}-1&0&+1\\-1&0&+1\\-1&0&+1\end{bmatrix}}*\mathbf {A} \quad {\ mbox{and}}\quad \mathbf {G_{y}} ={\begin{bmatrix}-1&-1&-1\\0&0&0\\+1&+1&+1\end{bmatrix}}*\mathbf {A }

Příklad

Poznámky

↑ Samuel J. Dwyer III. Personalizovaný pohled na historii PACS v USA. In: Proceedings of the SPIE , Medical Imaging 2000: PACS Design and Evaluation: Engineering and Clinical Issues, edited by G. James Blaine and Eliot L. Siegel. 2000;3980:2-9.
↑ Počítačové zpracování a rozpoznávání obrazu: Výukový program