3. Kantenerkennung

Eines der wichtigsten Ziele in der Bildverarbeitung ist das automatische Erkennen von Bildinhalten. Dafür ist es aber notwendig Objekte voneinander abzugrenzen. Und dafür benötigt man die Kantenerkennung. Aber auch um die Qualität von Bildern zu erhöhen, wird die Kantenerkennung benötigt. Beispielsweise um unscharfe Stellen klarer darzustellen. Aber auch künstlerische Bildeffekte, wie das Erstellen einer Comic-artigen Darstellung eines Bildes, benötigen die Detektion von Kanten.

Das Ergebnis einer erfolgreichen Kantenerkennung kann beispielsweise ein Bild sein, in dem Bildpunkte, die einer Kante zugeordnet sind Weiß dargestellt werden. Pixel, die in gleichfarbigen, homogenen Regionen liegen sind dagegen dunkel oder im idealen Fall schwarz. (Es gibt natürlich auch andere Representationen von Kanten, die für die weitere Verwendung bzw. für das jeweilige Anwendungsgebiet optimiert sind.)

Das nachfolgende Bild zeigt ein Beispiel für ein Kantenbild.

Kantenbild
Abbildung 5: Ein Beispiel für ein Kantenbild
Dunkle Bereiche repräsentieren homogene Flächen, helle Bereiche zeigen abrupte Änderungen im Bild.