仅计算强度降低的边缘

Question

我想在我的图像中找到边缘，特别是从亮到暗的强度垂直变化。这可能吗？我在 OpenCV 中使用 Canny/Sobel 边缘检测器，但它们会拾取强度增加的边缘，这是我不想要的。

Answer 1

您可以编写自定义过滤器并使用 cvFilter2D（2D 卷积）。

举个很简单的例子，卷积核{1 0 -1;1 0 -1; 1 0 -1} 是一个 3x3 过滤器，可以突出显示从左到右的强度降低。您可以对结果进行阈值化以获得边缘。

您必须选择正确的内核大小以及正确的值，以适合您的图像。

Here 是一个很好的链接，展示了如何使用 cvFilter2d：

Answer 2

一旦您了解了这些过滤器在数学上的作用，就很清楚哪些是必须改变的。这必须在管道中的哪个位置。在他的回答中，Totoro 已经指出您可以通过自己的过滤器来运行。

Sobel 边缘检测首先在图像上运行两个过滤器。这些过滤器给出了图像在 X 和 Y 方向上的梯度。边缘和梯度的联系方式是，梯度的幅度很大意味着图像中有很多变化，这表明有边缘！

Sobel 算法的下一步 (iirc) 是求梯度的大小。最后，您将此阈值设置为仅将图像中的较大变化作为边缘。最后，您沿边缘方向进行一些边缘细化和滞后阈值处理，但这在这里不是很重要。

您想要与 Sobel 算法不同的重要一步是您关心变化的方向。如果您根据 X 和 Y 梯度计算变化方向（使用正弦和余弦），那么您可以过滤掉只在您想要的方向上移动的边缘。

如果你只关心垂直变化，你可以运行一个卷积核来计算沿水平方向的梯度并且只取正值。所有正值都表示存在从亮到暗的垂直变化。如果您愿意，您可以像 Sobel 一样执行以下处理步骤。