图像边缘检测 Laplacian边缘检测

底下有详细代码

一、介绍

1、图像检测的原理。

图像检测的原理是检测相邻的几个点像素值之间的变化率，相对于对函数求导。求点P(x,y)的变换率，可以在点P周围选取一些点，求x方向的距离Gx，再求y方向上的距离Gy。最后变换率G等于Gx平方加上Gy平方的和的平方差，即G=(Gx^2+Gy^2)。

2、Laplacian算子。

拉普拉斯算子对噪声敏感。对图像中的阶跃性边缘点定位正确，对噪声十分的敏感，会丢失一部分边缘的方向信息，造成一些不连续的检测边缘。Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。

3、Laplacian算子模版有两个。

（1）V1

G^2=f(x-1,y)+f(x+1,y)+f(x,y-1)+f(x,y+1)-4f(x,y)
G^2=[0 1 0]
[1 -4 1]
[0 1 0]

（2）V2
G^2=f(x-1,y-1)+f(x,y-1)+f(x+1,y-1)+f(x-1,y)+f(x+1,y)+f(x-1,y+1)+f(x,y+1)+f(x+1,y+1)-8f(x,y)
G^2=[1 1 1]
[1 -8 1]
[1 1 1]

二、Laplacian模版V1

1、主流程代码。

package ;

import ;
import ;
import ;

import ;
import ;
import ;

/**
 * 图像边缘检测
 */
public class EdgeDetectionTest {
    public static void main(String[] args) {
        laplacianTest();
    }

    private static void laplacianTest() {
        String path = "G:\\xiaojie-java-test\\img\\边缘检测\\";
        String sourcePath = path + "Lena灰度图.jpg";

        //laplacianV1
        String targetPath1 = path + "";
        laplacianV1(sourcePath, targetPath1);
        //二值化
        (targetPath1, path + "", 96);
        (targetPath1, path + "", 64);
        (targetPath1, path + "", 32);
    }

    private static void laplacianV1(String sourcePath, String targetPath) {
        try {
            //获取原图像对象，并获取原图像的二维数组
            BufferedImage image = (new File(sourcePath));
            int[][] imgArrays = (image);
            //生成新图像的二维数组
            int[][] newImgArrays = EdgeDetectionUtils.laplacianV1(imgArrays);
            //生成新图片对象，填充像素
            BufferedImage newImage = new BufferedImage((), (), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            (newImage, newImgArrays);
            //生成图片文件
            (newImage, "JPEG", new File(targetPath));
            (1);
        } catch (Exception e) {
            ();
        }
    }
}

2、核心代码。

package ;

/**
 * 图像边缘检测
 * G = (Gx^2 + Gy^2)
 * angle = arctan(Gy / Gx)
 */
public class EdgeDetectionUtils {

    /**
     * 边缘检测--Laplacian--v1--噪声敏感
     * G^2=f(x-1,y)+f(x+1,y)+f(x,y-1)+f(x,y+1)-4f(x,y)
     * G^2=[0  1  0]
     * ----[1 -4  1]
     * ----[0  1  0]
     */
    public static int[][] laplacianV1(int[][] array) {
        int row = ;
        int column = array[0].length;
        int[][] newArray = new int[row][column];
        //注意：x = j = column , y = i = row
        for (int i = 1; i < row - 1; i++) {//图片第几行
            for (int j = 1; j < column - 1; j++) {//图片第几列
                //G^2=f(x-1,y)+f(x+1,y)+f(x,y-1)+f(x,y+1)-4f(x,y)
                int sum = array[i][j - 1] + array[i][j + 1] + array[i - 1][j] + array[i + 1][j] - 4 * array[i][j];
                newArray[i][j] = (int) ((sum));
            }
        }
        return (newArray);
    }
}

3、结果。

（1）原图和结果。

（2）结果二值化，阈值分别为32、64、96。

（3）截图。

三、Laplacian模版V2