Operatorul Pruitt

Operatorul Prewitt este o metodă de detectare a marginilor în procesarea imaginii care calculează răspunsul maxim pe un set de nuclee de convoluție pentru a găsi orientarea locală a marginii la fiecare pixel. Creat de Judith Prewitt pentru detectarea marginilor în imagini medicale [1] [2] .

Pentru operație sunt folosite diverse miezuri. Dintr-un nucleu, puteți obține opt prin rearanjarea coeficienților de rotație. Fiecare rezultat va fi sensibil la direcția limitei de la 0° la 315° în trepte de 45°, unde 0° corespunde limitei verticale.

Răspunsul maxim al fiecărui pixel este valoarea pixelului corespunzător din imaginea de ieșire. Valorile sale sunt cuprinse între 1 și 8, în funcție de numărul nucleului care a dat cel mai mare rezultat.

Această metodă de detectare a marginilor se mai numește și potrivirea șablonului de margine deoarece o imagine este corelată cu un set de șabloane, fiecare reprezentând o anumită orientare a marginilor. Mărimea și orientarea marginii la pixel sunt apoi determinate de șablonul care se potrivește cel mai bine în vecinătatea locală a pixelului.

Detectorul de margine Pruitt este o metodă potrivită pentru estimarea mărimii și orientării unei granițe. În timp ce detectorul de gradient diferențial necesită un calcul laborios al estimării orientării din mărimile în direcțiile verticale și orizontale, detectorul de margine Pruitt oferă direcția direct din miez cu rezultatul maxim. Setul de nuclee este limitat la 8 direcții posibile, dar experiența arată că majoritatea estimărilor de orientare directă nu sunt, de asemenea, foarte precise.

Pe de altă parte, setul de nucleu are nevoie de 8 convoluții pentru fiecare pixel, în timp ce setul de nuclee cu metoda gradient are nevoie doar de 2: sensibil pe verticală și pe orizontală. Rezultatul pentru cardinalitatea graniței este foarte similar pentru ambele metode dacă folosesc aceleași nuclee de convoluție.

Operatorul folosește două nuclee 3×3, convoluționând imaginea originală pentru a calcula valorile aproximative ale derivatelor: unul pe orizontală și unul pe verticală. Fie imaginea originală și , - două imagini, în care fiecare punct conține aproximațiile orizontale și verticale ale derivatei, care se calculează ca $\mathbf {A}$ $\mathbf {G_{x)}$ ${\mathbf {G_{y))}$

\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 }

Exemplu

Note

↑ Samuel J. Dwyer III. O vedere personalizată a istoriei PACS în SUA. În: Proceedings of the SPIE , Medical Imaging 2000: PACS Design and Evaluation: Engineering and Clinical Issues, editat de G. James Blaine și Eliot L. Siegel. 2000;3980:2-9.
↑ Procesarea computerului și recunoașterea imaginilor: tutorial