Sobel边缘检测 - Matlab

Question

作为我的作业的一部分，我需要使用Sobel边缘检测计算并显示图像balls1.tif的边缘幅度图像和边缘方向图像。

请勿使用Matlab的edge函数，您可以使用conv2。 显示一个二值化边缘图像（1表示有边缘像素，0表示没有边缘），其中强的边缘像素上面有一个阈值。 确定一个阈值，以消除球阴影。

以下是我的main.m文件：

addpath(fullfile(pwd,'TOOLBOX'));
addpath(fullfile(pwd,'images'));

%Sobel Edge Detection 
Image = readImage('balls1.tif');
showImage(Image);
message = sprintf('Sobel Edge Detection');
sobelEdgeDetection(Image);
uiwait(msgbox(message,'Done', 'help'));
close all

这是我的SobeEdgeDetection.m文件

function [ output_args ] = SobelEdgeDetection( Image )

maskX = [-1 0 1 ; -2 0 2; -1 0 1];
maskY = [-1 -2 -1 ; 0 0 0 ; 1 2 1] ;

resX = conv2(Image, maskX);
resY = conv2(Image, maskY);

magnitude = sqrt(resX.^2 + resY.^2);
direction = atan(resY/resX);
thresh = magnitude < 101;
magnitude(thresh) = 0;
showImage(magnitude);

end

我的问题是：
1. 方向用于什么？如何显示它？
2. 有没有更好的方法获得一个阈值来消除球的阴影。我使用了试错法...
这是我展示大小的结果：

图片：

- Gilad

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方向 - 是图像上的梯度方向，它与物体边缘垂直。您的图像不会让您消除阴影：在这种情况下，您将失去一些上边框。 - Eddy_Em

Answer 1

这是您第一个问题的答案：

在Sobel边缘检测算法中，所获得的方向基本上是梯度。

图像处理中的梯度被定义为强度变化最大的方向。变化可以是强度增加或减少。此外，这种变化是针对每个像素计算的，这意味着对于每个像素都要测量最大的强度变化。resX（在您的问题示例中，SobelEdgeDetection.m）表示X方向的变化，而resY则定义了Y方向的变化。

要实际查看它，请在Matlab的命令窗口中执行以下命令： imshow(resX);

还可以尝试，imshow(resY)

- Mayank Jain

Answer 2

根据你的第二部分作业，你已经解决了它，也就是消除了阴影。

对于第一个问题：方向可以用多种不同的方式。这是最简单的方法：用它制作漂亮的图片。考虑它更有用的原因是当你进行非极大值抑制时，但由于你没有手动执行它，所以没有太多直接的用处。为了可视化梯度方向的结果，只需要为你考虑的每个方向建立颜色即可。为了进一步简化可视化，还假设你将方向缩小到30度的增量，从0开始逐步增加到180度。这样，如果你有35度的方向，例如，你将其视为30度（因为它是在你缩小的列表中最近的一个）。接下来我们看到一张图像和其梯度方向的可视化，考虑Sobel和离散化为30度的步长（黑色表示0度方向）。

自动确定好的阈值通常不是一项容易的任务。例如，您可以从Otsu方法提供的阈值开始，并根据某些其他直方图分析根据您要解决的问题减少或增加其值。

- mmgp

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当我尝试使用imagsec或showImage时，我的图像变成了全黑。我需要进行一些缩放吗？ - Gilad

我没有进行任何缩放，只是按照答案中所描述的进行操作。从0度到29度的所有数值都被赋予了强度为0（黑色），从30到59则被赋予其他颜色，以此类推。然后你展示了这些内容。 - mmgp