Sobel邊緣檢測 - MATLAB

你好我的家庭作業的一部分。我需要使用Sobel邊緣檢測來計算並顯示圖像balls1.tif的邊緣幅度圖像和邊緣方向圖像。Sobel邊緣檢測 - MATLAB

不要使用MATLAB的邊緣功能。你可以使用conv2。顯示強邊緣像素（閾值以上）的二值邊緣圖像（1邊緣像素，0無邊緣）。確定消除球陰影的閾值。

，這裏是我的main.m

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

這裏是我的SobeEdgeDetection.m

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

我的問題是：
1.我是用來做什麼方向？我如何顯示它？
2.有沒有更好的方式來獲得一個閾值，以消除球的陰影。我用試錯....

enter image description here

這些都是我的結果就顯示幅度：

enter image description here

來源

2013-01-16 Gilad

方向 - 是圖像上的梯度方向，它與物體邊緣正交。你的圖片不會讓你消除陰影：在這種情況下，你會失去一些上邊框。 –

根據你的功課，你已經解決了這個問題，即第二部分，你消除了陰影。

對於第一個問題：該方向可以以許多不同的方式使用。這是最簡單的方法：用它製作漂亮的照片。考慮它的一個更有用的理由是當你進行非最大抑制時，但由於你沒有手動去做，所以沒有太多直接的用處。爲了可視化梯度方向的結果，只需要爲您考慮的每個方向建立顏色。爲了進一步簡化可視化還假設你減少方向的30度的增量高達180，從0開始這樣，如果你有35度的方向上，例如，你認爲這是30度（因爲它是最接近一個在你的縮小列表中）。接下來，我們看到一個圖像和其梯度方向的可視化，考慮Sobel和30度步進的離散化（黑色表示0度方向）。

enter image description here

自動確定好的閾值通常不是一件容易的事。例如，您可以從Otsu方法提供的那個開始，根據您嘗試解決的問題根據其他直方圖分析減少或增加其值。

來源

2013-01-24 21:02:06 mmgp

當itry使用imagsec或showImage我的圖像變成全黑色。我需要做一些縮放嗎？ – Gilad

我沒有做任何縮放，只是在答案中描述了什麼。任何從0度到29度都被分配爲強度0（黑色），從30到59分配到其他顏色，依此類推。然後你表明這一點。 – mmgp

這裏回答你的第一個問題：

在Sobel邊緣檢測算法中。獲得的方向基本上是梯度。

圖像處理中的梯度定義爲強度變化最大的方向。變化可以是強度增加或強度減弱。而且，這個變化是針對每個像素計算的，這意味着對於每個像素來說，最大強度變化被測量。 resX（在你的問題的例子中，SobelEdgeDetection.m）表示X方向的變化，而resY定義Y方向的變化。

見看到它實際上是剛剛火在Matlab的命令窗口中下面的命令： imshow（RESX）;

也可以嘗試，imshow（RESY）

來源

2013-01-24 17:52:27

Sobel邊緣檢測 - MATLAB

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