Java DIP - Opérateur Sobel

L'opérateur Sobel est très similaire à l'opérateur Prewitt. C'est également un masque dérivé et est utilisé pour la détection des contours. L'opérateur Sobel est utilisé pour détecter deux types de bords dans une image: les bords de direction verticale et les bords de direction horizontale.

Nous allons utiliser OpenCV fonction filter2Dpour appliquer l'opérateur Sobel aux images. Il peut être trouvé sousImgprocpaquet. Sa syntaxe est donnée ci-dessous -

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

Les arguments de la fonction sont décrits ci-dessous -

N ° Sr.	Argument
1	src C'est l'image source.
2	dst C'est l'image de destination.
3	depth C'est la profondeur de dst. Une valeur négative (telle que -1) indique que la profondeur est la même que la source.
4	kernel C'est le noyau à scanner à travers l'image.
5	anchor C'est la position de l'ancre par rapport à son noyau. Le point de localisation (-1, -1) indique le centre par défaut.
6	delta C'est une valeur à ajouter à chaque pixel lors de la convolution. Par défaut, il est 0.
sept	BORDER_DEFAULT Nous laissons cette valeur par défaut.

En dehors de la méthode filter2D, il existe d'autres méthodes fournies par la classe Imgproc. Ils sont décrits brièvement -

N ° Sr.	Méthode et description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Il convertit une image d'un espace colorimétrique à un autre.
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Il dilate une image en utilisant un élément structurant spécifique.
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) Il égalise l'histogramme d'une image en niveaux de gris.
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Il convolve une image avec le noyau.
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Il brouille une image à l'aide d'un filtre gaussien.
6	integral(Mat src, Mat sum) Il calcule l'intégrale d'une image.

Exemple

L'exemple suivant illustre l'utilisation de la classe Imgproc pour appliquer l'opérateur Sobel à une image en niveaux de gris.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class convolution {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         int kernelSize = 9;
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,-1);
               put(0,1,0);
               put(0,2,1);

               put(1,0-2);
               put(1,1,0);
               put(1,2,2);

               put(2,0,-1);
               put(2,1,0);
               put(2,2,1);
            }
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Production

Lorsque vous exécutez le code donné, la sortie suivante est vue -

Image originale

Cette image originale est convoluée avec l'opérateur Sobel des bords verticaux, qui est donné ci-dessous -

Direction verticale

-1	0	1
-2	0	2
-1	0	1

Image convolue (direction verticale)

Cet original est convolu avec l'opérateur Sobel d'arêtes horizontales, qui est donné ci-dessous -

Direction horizontale

-1	-2	-1
0	0	0
1	2	1

Image convoluée (direction horizontale)