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edge

Encontrar los bordes de una imagen 2D 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,Gx,Gy] = 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.

Sugerencia

Para encontrar los bordes en una imagen 3D en escala de grises o binaria, utilice la función edge3.

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,Gx,Gy] = edge(___) también devuelve los gradientes direccionales. Si se emplean los métodos de Sobel y Prewitt, Gx y Gy representan los gradientes horizontal y vertical, respectivamente. Si se emplea el método de Roberts, Gx y Gy representan los gradientes en ángulos de 135° y 45° 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 área 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 no negativo | Vector de 2 elementos | []

Umbral de sensibilidad, especificado como escalar no negativo 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.

• Si no se especifica threshold o se especifica un arreglo vacío ([]), edge escoge los valores de forma heurística y automática dependiendo de los datos de entrada. La mejor manera de variar el umbral es ejecutar la función una vez generando como salida el umbral calculado como argumento threshOut. Después, empezando por el valor umbral calculado, aumente o reduzca el umbral para detectar menos o más píxeles de borde, respectivamente.

• Para los métodos "Sobel", "Prewitt" y "Roberts", la función usa el valor umbral para determinar la magnitud del gradiente que desea considerar como borde. Un valor umbral de 0 selecciona todos los bordes de la imagen, incluso aunque tengan una intensidad muy baja.

• Para los métodos "log" y "zerocross", la función usa el valor umbral para determinar la magnitud del cruce por cero que desea considerar como borde. Es decir, cuando el umbral es elevado, se detecta un borde si el cruce por cero se da con un salto grande, pero con un salto pequeño, no. Si especifica un valor umbral de 0, la imagen de salida tiene contornos cerrados porque incluye todos los cruces por cero de la imagen de entrada.

• Los métodos "Canny" y "approxcanny" usan dos umbrales para el gradiente: un umbral alto para baja sensibilidad de detección y un umbral bajo para alta sensibilidad de detección. La detección del borde empieza con el resultado de baja sensibilidad y, después, aumenta para incluir píxeles de borde conectados del resultado de alta sensibilidad. Esto contribuye a llenar los posibles huecos en los bordes detectados. La función 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 asigna al valor umbral más alto. En este caso, edge calcula el valor umbral más bajo como threshold*0.4.

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.

Gx — Gradiente horizontal

Arreglo numérico

Gradiente horizontal, devuelto como arreglo numérico del mismo tamaño que I. Una gran magnitud en el valor del gradiente horizontal indica un borde vertical fuerte.

Nota

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

Gy — Gradiente vertical

Arreglo numérico

Gradiente vertical, devuelto como arreglo numérico del mismo tamaño que I. Una gran magnitud en el valor del gradiente vertical indica un borde horizontal fuerte.

Nota

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

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.

Generación de código de GPU

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

Notas y limitaciones de uso:

• La generación de código optimizado CUDA^® requiere GPU Coder™.

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

• El método de detección de bordes "approxcanny" no es compatible.

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

Entorno basado en subprocesos

Ejecute código en segundo plano con MATLAB® backgroundPool o acelere código con Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

Esta función es totalmente compatible con los entornos basados en hilos. Para obtener más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en un entorno basado en subprocesos.

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 de detección de bordes "Canny" y "approxcanny" no son compatibles.

Para obtener más información, consulte Procesamiento de imágenes en una GPU.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

R2023b: Compatibilidad adicional para la generación de código C

Se admite el método de detección de bordes "approxcanny" cuando se genera código C.

R2022b: Compatibilidad adicional para la generación de código C

Los argumentos de salida Gx y Gy ahora son compatibles cuando se genera código C.

R2022b: Compatibilidad con entornos basados en hilos

Ahora edge es compatible con los entornos basados en hilos.

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

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

edge3 | fspecial | imgradient | imgradientxy