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エッジの検出 画像中に表示された物理の輪郭（エッジ(edge)）や線では、一般的に濃淡が急激に変化しており、これらは画像中のなんらかの構造を反映していることが多い このようなエッジや線の検出処理は、画像理解や認識のための前処理として重要である 差分型によるエッジ検出 零交差法によるエッジ検出 テンプレート型エッジ検出オペレータ
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画像例1
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画像例1の明るさマップ
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画像例2
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画像例2の明るさマップ
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差分 Roberts Prewitt・Sobel
差分法によるエッジ検出 差分 Roberts Prewitt・Sobel
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差分 ・エッジ部分においては、一般的に濃度が急激に変化しているため、「鮮鋭化」でも述べた差分によりエッジを検出できる
・エッジ部分においては、一般的に濃度が急激に変化しているため、「鮮鋭化」でも述べた差分によりエッジを検出できる ・すなわち、濃度値の変化を持つ画像に対して1次微分を行えば、エッジ部分は取り出される ・水平方向（ｘ方向）および垂直方向（ｙ方向）の一次微分は下の式により計算される：
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画像の微分
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差分(続く） これらの重み係数を取り出せば、オペレータは下の(a)、(b)のようになる -1 1 -1
-1 1 (a) x方向の差分 (b) y方向の差分 微分の強度（すなわちエッジの強度）は次式で定義される （３－１） 濃度の変化が最大となる向きは次式で求める
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Roberts 斜め方向の差分オペレータも下の(a)、(b)のように考えられ、これをRobertsのエッジ検出オペレータという
(a) 右上―左下方向の差分 (b) 左上―右下方向の差分 微分の大きさは次式となる
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Prewitt・Sobel 以上のように隣り合う画素同士の微分を行う場合、その差分値は実際には二つの画素の中間の位置（例えば の場合、実際 は）における差分値を求めていることになる。そこで、3＊3のフィルタ (a) ｘ方向の差分 (b) ｙ方向の差分 を用いて、注目画素の両側の濃淡値の差分を行うようにすれば、差分値は注目画素の位置と一致する この方法は離れた画素間の差分を求めることになるため、ノイズの影響が小さくなるという利点もある
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上記に対して差分を取る画素を増やし、さらに平滑化の効果を高めたフィルタとして、
Prewittのエッジ検出オペレータ (a) ｘ方向の差分 (b) ｙ方向の差分 Sobelのエッジ検出オペレータ が提案されている
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各種フィルタによる処理例 ・図(a)の原画像に対して、上記 のそれぞれのエッジ検出オペレ ータによる処理を行った例
（ただしエッジの強度）を同図 (b)~(e)に示す ・1方向のオペレータ出力による 処理結果の濃度値に適当な定 数を加えると、同図(f)のように 斜めから光を当てたような効果 （浮き彫り効果）が得られる ・これはエンボス(Emboss) 効果と呼ばれ、フォトレタッチな どのグラフィックスソフトでよく 用いられる
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零交差法によるエッジ検出 ・強調処理で述べた2次微分（ラプラシアン）を用いてエッジを検出する方法もよく用いられる
・2次微分を行うと、図のようにエッジの下端と上端でそれぞれ正と負のピークを生じる
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ラプラシアンフィルタ(Laplacian Filter)
原画像の2次微分であるラプラシアンフィルタによる結果
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零交差法によるエッジ検出 ・正から負へとピークが変化する途中で出力が0となる位置をエッジの中央位置として検出できる
・これを零交差(Zero-Crossing)法という
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テンプレート型エッジ検出オペレータ ・微分操作を行わずにエッジを検出する方法に、テンプレートマッチングの考え方を用いてエッジを検出するテンプレート型エッジ検出オペレータがある ・これは理想的なエッジパターンを想定し、画像の局所領域内の濃淡パターンに最も良く合致するようにパラメータを求める方法です ・Kirschオペレータはエッジの方向別にテンプレートが用意されている ・エッジの検出においては、画像とそれぞれのテンプレートとの積和演算を行い、最大値が得られたテンプレートの方向をエッジの濃度が変化する方向とし、その出力値をエッジの強度とする
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Kirschオペレータ 5 5 5 5 5 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 5 0 -3
(a) 上方向 (b) 左上方向 (c) 左方向 (d) 左下方向 (a) 下方向 (b) 右下方向 (c) 右方向 (d) 右上方向
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