贵州民族大学法学院 贵州 贵阳 550025
在包含各向同性无纹理特征的灰度图像中,边缘是两个具有不同恒定灰度的区域之间的边界。这种图片中的理想边缘两侧具有明显的灰度差,根据所分析图片的类别,容易得到各种边缘横截面。如果观察实体对象,其中包含不同方向的表面,以锐角相交,则也存在屋顶型边缘和尖峰边缘。边缘检测是一种图像处理技术,用于查找和获取图像内部不同对象的边界。通过检测亮度的不连续来实现边缘的获得。边缘检测技术经常用于图像处理,计算机视觉,机器视觉和精密工程制造等领域中的图像分割、数据提取和功能区域分割。
在图像处理领域,边缘一词一般指灰度边缘,因为无论什么实物对象的照片或检测数据结构,在二维空间的表象都是具有不同灰度的图像,灰度边缘是迄今为止图像处理领域最常见的边缘类型。对于图像,可以看作二维矩阵f(x,y),其方向导数在边缘部分有局部极值。因此,通常边缘检测技术的基本思想就是用各种方法求出f(x,y)梯度的局部极大值和方向。常见的通用的边缘检测算法算子包括Roberts,Sobel,Laplacian, Canny和Prewitt等[1]。
除了基本的边缘检测算子之外还有基于形态学的边缘检测技术,基于小波、轮廓波模极大的边缘检测技术,基于一些动态特征融合的边缘检测技术等[2]。但相比于基本的算子边缘检测,这些技术实现相对要复杂一些。
基于各类算子的边缘检测技术因其应用简单方便而获得了多个行业和领域的广泛接受。为了体现算子在图片领域的边缘检测能力。本文采用边缘检测算子针对一般照片的边缘检测能力进行了研究。结果如图1所示。
图1 照片的边缘检测
图1(a) 所示为作者所拍摄的某地风景照片,包含色彩单一均匀的天空,边缘明显的房屋,平滑的字牌以及边缘界限模糊的树木等。采用上节介绍的算子,计算机编程以后获得的边缘如图1(b)所示。天空由于没有云朵等明显变化,色调统一,识别以后只能看到天空与树木的边界。树木个体之间虽然实际中界限明显,但是作为一个整体,枝叶过于茂密,因此细节边缘并没有识别出来。字牌上字虽然平滑,但由于灰度不同,也被准确识别出来了。实验证明对于绘画作品同样可以识别边界。
线描是中国画的重要表现形式之一,可以从拍摄的照片中提取线描稿,整理后的线描稿可以作为独立的绘画作品,也可以在线描稿的基础上绘制而成工笔画。即在线描基础上进行渲染,把线描作品加工成有颜色的工笔设色绘画作品。
面对纷繁的现实世界万物,花鸟虫鱼,山水人物,通过观察的方法,捕获感觉特征线,除了需要一定的美术构图知识以外还需要长期的绘画训练,才能准确把握对象的特诊轮廓边缘。而基于图像识别处理领域的边缘检测技术,是一种十分快速有效地获得绘画对象的轮廓线条的方法。获得了绘画对象的轮廓,即使对于没有美术基础,或者美术绘画基础比较薄弱的初学者,也能临摹或画工笔画。对于一些名画作品,学习绘画者,可以在获得原画轮廓以后,临摹经典绘画作品的白描稿,有利于学画者早日掌握所绘对象的轮廓特征。
在平常的工作学习生活中,我们画几幅自己喜欢的画,可以丰富个人业余生活,锻炼自己的观察能力和动作协调能力。借助于计算机技术和边缘检测技术的发展,可以更加方便地获得绘画作品和手机随手拍摄的电子数码照片的轮廓边缘特征,更加便捷的创作我们自己的作品。相信在未来,这一技术在绘画作品的数字化和绘画技艺的普及领域必将取得重要作用。