我有點混淆邊緣密度的含義。從等式，邊緣密度究竟是什麼？
edge density = sum(x=1,w) sum(y=1,h) e(x,y)/N
其中e是邊緣地圖圖像（在（X，Y）垂直邊緣的大小），存在兩種版本的N. 第一版本 - N =寬x高（寬x高） 第二個版本 - N =非零垂直邊緣像素的數量
我不明白的是我該如何計算邊緣密度？它只是白色邊緣像素的總和？
編輯
大家好，從我閱讀由@Gilgamesh給出的紙明白了，N是區域的面積，寬度乘以它的高度，但是從給出的答案似乎是有由此N表示非白色像素的數量（黑色像素）。那麼，哪一個是正確的？這裏是N值calculating edge density的另一個參考。
基本上，邊緣密度實際上只是一個（局部）平均密度，您可以通過二值化圖像或更常見的灰度圖像來計算邊緣密度。
是的，它基本上只是總結了在大多數情況下，子圖像x和y座標，見式（1）這裏
http://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=1517&context=infopapers
，之後平均。
問候， G.
@Gilgamesh感謝您的分享。但是，「度量 平均邊緣大小」是什麼意思？我們是否需要計算積分圖像才能計算出它？如果我沒有從整體圖像中弄錯，我們可以找到平均值和標準偏差。邊緣的平均值是指平均值？ – Mzk 2013-03-22 09:33:55
Hoi。我希望我可以很好地解釋它:-)您可以檢測邊緣並標記它們，或者更容易，通過Canny，Sobel或類似方法提取邊緣，並使用閾值進行二值化。在後一種情況下，不需要標註，您可以像您剛纔提到的那樣使用積分圖像並通過非零像素的數量進行標準化。希望有所幫助，G. – gilgamash 2013-03-22 09:42:34
我會先試一試。 – Mzk 2013-03-22 09:45:10
的邊緣圖是梯度大小的地圖（即，梯度矢量的長度）。所以邊緣密度是鄰域內梯度幅度的平均值。 如果您有一個二值邊緣圖，其中0表示無邊緣，1表示邊緣（可以通過閾值化梯度量值來獲得），那麼邊緣密度就是邊緣/非邊緣像素的比率。
從我瞭解你寫的內容。 1st：鄰域中的梯度幅度的平均值==平均值==邊緣密度？第二：邊緣/非邊緣==在邊緣地圖上使用連通分量分析來查找對象（邊緣）/（wxh-countNonZero（I））的數量？對不起，但我很困惑。 – Mzk 2013-03-22 12:13:01
根據我所瞭解的邊緣密度，它被定義爲，其中
是白色像素，而
是像素的總數，即。
不能是黑色像素的數量，因爲數字可能是任意的，範圍從零到所有像素，邊緣密度的範圍將是。
爲時，範圍爲，它描繪了我們想要的，邊緣密集的地方（或根據您的要求稀疏）。
這**是一個真正的問題。一個技術性的，具體的，但在我看來仍然有效。 – Sam 2013-03-22 09:03:16
哦，好的。我在錯誤的地方問了嗎？ – Mzk 2013-03-22 09:07:03
我認爲這是個好地方，但並不是每個人都認同我的看法。這就是我寫評論的原因。 – Sam 2013-03-22 09:13:01