Kantenverfahren

Kantenverfahren bezeichnet in der Regel Verfahren zur Bestimmung der Positionen von Kanten in digitalen Bildern, Signalen oder Messdaten. Ziel ist es, Punkte oder Kurven zu identifizieren, an denen Intensität, Grauwert oder andere Merkmale abrupt oder signifikant variieren. Kanten sind charakteristische Strukturen, die Form, Größe und Orientierung von Objekten widerspiegeln. Entsprechend finden Kantenverfahren Anwendung in der Bildverarbeitung, der Qualitätssicherung, der Materialwissenschaft, der medizinischen Bildgebung und der Geologie.

Prinzipiell arbeiten Kantenverfahren durch Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion. Typische Schritte sind Glättung zur Rauschreduktion, Berechnung eines Gradienten oder anderer Kantenerkennungsmerkmale, gefolgt von der Unterdrückung von Nicht-Maxima und einer Schwellen- oder Verfolgungsstufe, um stabile Kanten zu isolieren. Die Verfahren können lokal oder multiskalig arbeiten und verschiedene Merkmalsräume nutzen. Beispiele hierfür sind gradientenbasierte Methoden (Sobel, Prewitt), der Canny-Algorithmus, sowie Verfahren wie Laplacian of Gaussian.

Historisch gehören Edge-Detection-Methoden zu den frühen Kerntechniken der digitalen Bildverarbeitung; der Canny-Algorithmus gehört zu den bekanntesten Ansätzen und hat Einfluss auf zahlreiche Variationen gehabt. Moderne Anwendungen kombinieren oft mehrere Stufen, integrieren Vorwärts- und Rückwärts-Verfolgung oder setzen auf maschinelles Lernen.

Vorteile von Kantenverfahren sind eine robuste Extraktion von Objektkonturen und Definierung von Merkmalgrenzen; Einschränkungen umfassen Empfindlichkeit gegenüber Rauschen, Parameterwahl (Schwellenwerte) und Fragmentierung bei komplexen Texturen oder ungleichmäßiger Beleuchtung.

Anwendungsbeispiele reichen von Konturerkennung in Bildern, Vermessung von Materialoberflächen und Defekterkennung in der Fertigung bis hin zur Segmentierung in der medizinischen Bildgebung.