迅捷/金属图像处理

边缘检测是空间滤波的一种。

边缘是对象的外部限制。在边缘，图像的亮度急剧变化。

边缘检测是为了计算图像中位置亮度的急剧变化。

如何计算仓位？使用差分。在连续域中，图像的导数为

其中f（x，y）是输入图像，与上一节中的I（i，j）相同。当前计算将在离散域中执行，因此需要近似值。

（x，y）表示每个像素的索引，以金属表示。因此，这些值的增量足够小。可以使用以下近似值。

这只是一个减法！！简单。

再考虑以下情况。

目标像素是I（2，2） 。然后，目标像素两侧的增量为

水平和垂直内核变成

试试这个过滤器。

SwiftImageProcessor/Shader/Edge/derivatives.metal准备SwiftImageProcessor/Shader/Edge/derivatives.metal 。

双for循环是卷积。后一部分是颜色转换。

这将生成landscape_derivatives.jpg 。

可能会得到边缘。

根据内核定义了一些特殊的过滤器，并在我的项目中准备了这些过滤器。

拉普拉斯滤波器在使用二阶导数方面与Prewitt和Sobel不同。

导数在图像处理中由增量近似，因此二阶导数为

在数学中，拉普拉斯定义为以下等式

这个方程很重要，但与下面的内核矩阵无关。

SwiftImageProcessor/Shader/Edge/laplace.metal 。所以尝试一下。