Matlab 如何计算边缘边界的粗糙度？答案

【问题标题】：How can Matlab compute the roughness along the boundary of an edge?Matlab 如何计算边缘边界的粗糙度？
【发布时间】：2019-02-27 01:22:19
【问题描述】：

Matlab 如何确定边缘边界的粗糙度？比如Matlab如何判断第一张是光滑的，第二张是粗糙的？

编辑：我还希望 Matlab 能够检测同一图像中哪些边缘是光滑和粗糙的：

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing

【解决方案1】：

如果您感兴趣的图像都与您展示的类型相同，那么一种简单的方法可能是（需要图像处理工具箱）：

smooth = imread('smooth.png');

figure(1);
imshow(smooth);

smoothOpened = (smooth, ones(21));

figure(2);
imshow(smoothOpened);

smoothDiff = smooth - smoothOpened;

figure(3),
imshow(smoothDiff);

smoothDifference = sum(smoothDiff(:) > 0)

rough = imread('rough.png');

figure(4);
imshow(rough);

roughOpened = imopen(rough, ones(21));

figure(5);
imshow(roughOpened);

roughDiff = rough - roughOpened;

figure(6);
imshow(roughDiff);

roughDifference = sum(roughDiff(:) > 0)

smoothDifference =  2592
roughDifference =  11328

（此处省略图像输出。）

基本上，我们进行形态学打开 (imopen) 以摆脱“尖峰”。您可以改变结构元素的形状和大小。我在这里使用了一个简单的 21 x 21 正方形。之后，我们确定原始图像和“打开”图像之间的差异。大于 0 的像素数可以是“平滑度”或“粗糙度”的近似值。正如我所说，这种方法可能仅适用于问题中显示的图像。

应该使用二值图像，以便imopen 也生成二值图像。为了简单起见，我使用了通用的uint8 版本，导致xxxOpened 图像中的像素值为0

【讨论】：

从我的角度来看应该仍然有效。提取两个结构（如果不重叠），并分别应用我的解决方案。当然，您必须为“差异值”的数量相对于单个结构的大小设置某种比率来比较结果。