Matlab 处理边缘答案

【问题标题】：Matlab manipulate edgesMatlab 处理边缘
【发布时间】：2013-04-26 13:46:42
【问题描述】：

我正在从事一个图像处理项目。我有一个灰度图像并使用 Canny 边缘检测检测到边缘。现在我想通过过滤不必要的边缘来操纵结果。我想保留接近水平的边缘并删除接近垂直的边缘。

如何删除接近垂直的边缘？

【问题讨论】：

如何定义条件“接近垂直边缘”？
使用具有足够宽度的垂直形状结构元素的形态开口。比如：stackoverflow.com/a/11015774/97160
@ArnoldVámos：张贴示例图片，让我们进行实验

标签： matlab image-processing edge-detection

【解决方案1】：

一种选择是使用Sobel operator 的一半。完整的算法找到水平和垂直边缘，然后将它们组合起来。您只对水平边缘感兴趣，因此只需计算该部分（在 Wikipedia 文章中为 Gy）。

您可能还希望对结果进行阈值处理以获得黑白图像而不是灰度。

您可以将此技术应用于原始灰度图像或 Canny 边缘检测的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

这取决于允许的成本密集程度。一种简单的方法是：

(1) 使用 Sobel-Filters 对图像进行卷积（给出 Dx、Dy）。

对于每个精明的边缘像素：

(2) 归一化 (Dx, Dy), s.t.在每个像素中，您都有边缘的方向。

(3) 计算您想要移除的方向的内积（在您的情况下为 (0,1)）。

(4) 如果内积的绝对值小于某个阈值，则移除该像素。

例子：

img = ...;
canny_img = ...;
removeDir = [0;1];
% convolute with sobel masks
sobelX = [1, 0, -1; 2, 0, -2; 1, 0, -1];
sobelY = sobelX';
DxImg = conv2(img,sobelX,'same');
DyImg = conv2(img,sobelY,'same');
% for each canny-edge-pixel:
for lin = 1:size(img,1) % <-> y
    for col = 1:size(img,2) % <-> x
        if canny_img(lin,col)
            % normalize direction
            normDir = [DxImg(lin,col); DyImg(lin,col)];
            normDir = normDir / norm(normDir,2);
            % inner product
            innerP = normDir' * removeDir;
            % remove edge?
            if abs(innerP) < cos(45/180*pi) % 45° threshold
                canny_img(lin,col) = 0;
            end
        end
    end
end

您可以根据自己的要求对其进行大量优化。

【讨论】：