Java DIP - Operador Laplaciano

El operador laplaciano es también un operador derivado que se utiliza para encontrar bordes en una imagen. La principal diferencia entre Laplacian y otros operadores como Prewitt, Sobel, Robinson y Kirsch es que todas son máscaras derivadas de primer orden, pero Laplacian es una máscara derivada de segundo orden.

Usamos OpenCV función filter2Daplicar el operador laplaciano a las imágenes. Se puede encontrar enImgprocpaquete. Su sintaxis se da a continuación:

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

Los argumentos de la función se describen a continuación:

No Señor.	Argumentos
1	src Es la imagen de origen.
2	dst Es imagen de destino.
3	depth Es la profundidad de dst. Un valor negativo (como -1) indica que la profundidad es la misma que la fuente.
4	kernel Es el núcleo que se va a escanear a través de la imagen.
5	anchor Es la posición del ancla en relación con su núcleo. El punto de ubicación (-1, -1) indica el centro por defecto.
6	delta Es un valor que se agrega a cada píxel durante la convolución. Por defecto es 0.
7	BORDER_DEFAULT Dejamos este valor por defecto.

Aparte del método filter2D (), hay otros métodos proporcionados por la clase Imgproc. Se describen brevemente:

No Señor.	Método y descripción
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Convierte una imagen de un espacio de color a otro.
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Dilata una imagen utilizando un elemento estructurante específico.
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) Ecualiza el histograma de una imagen en escala de grises.
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Convierte una imagen con el kernel.
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Desenfoca una imagen usando un filtro gaussiano.
6	integral(Mat src, Mat sum) Calcula la integral de una imagen.

Ejemplo

El siguiente ejemplo demuestra el uso de la clase Imgproc para aplicar el operador laplaciano a una imagen de escala de grises.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class convolution {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         int kernelSize = 9;
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());

         Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,0);
               put(0,1,-1)
               put(0,2,0);

               put(1,0-1);
               put(1,1,4);
               put(1,2,-1);

               put(2,0,0);
               put(2,1,-1);
               put(2,2,0);
            }
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Salida

Cuando ejecuta el código dado, se ve el siguiente resultado:

Imagen original

Esta imagen original está convolucionada con el operador Laplacian Negative como se indica a continuación:

Negativo laplaciano

0	-1	0
-1	4	-1
0	-1	0

Imagen convolucionada (negativo laplaciano)

Esta imagen original está convolucionada con el operador Laplacian Positive como se muestra a continuación:

Positivo Laplaciano

0	1	0
1	-4	1
0	1	0

Imagen convolucionada (positivo laplaciano)