1维索贝尔产生噪音

Question

我正在为学校的项目尝试逐件Sobel边缘探测器，而我无法绕过我出错的地方。在没有提出过多细节的情况下，我认为其中很大一部分归结为下面的代码。当我放一个lenna.pgm图片时：

通过x-gradient的2D蒙版，我得到了很多噪音。

我和我的导师讨论了这些代码，并且我正在按照他说的去做。

这里是x方向卷积的代码：

void applySobel(int maskX[3][3], int maskY[3][3], int maskWidth, int imageH, int imageW, 
                                              int threshold, int*** generated){
    int sumX, sumY;

     // convolve smoothed image with Sobel mask in the X-direction
     for(int i = 0; i < imageH; i++) {
         for(int j = 0; j < imageW; j++) {
             if(i == 0 || i >= imageH - 1 || j == 0 || j >= imageW - 1) {
                 sumX = 0;
             } else {
                 sumX = 0;
                 for(int x = -1; x <= 1; x++) {
                     for(int y = -1; y <= 1; y++) {
                         sumX += generated[0][i+x][j+y] * maskX[x+1][y+1];
                     }
                 }
             }
             generated[1][i][j] = sumX;
         }
     }
}

我还尝试在输出到文件之前对图像进行标准化，但图像变暗。

    for(int a = 1; a < 6; a++) {

    min = imageOUT[a][0][0];
    max = 0;
    // normalize the pixel values and then write to files
    for(int i = 0; i < M; i++) {
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            pixel = imageOUT[a][i][j];
            if(pixel < min) {
                min = pixel;
            } if(pixel > max) {
                max = pixel;
            }
        }
    }

    for(int i = 0; i < M; i++) {
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            imageOUT[a][i][j] = (int)(imageOUT[a][i][j] - min) * (255/(max-min));
        }
    }

    WriteImage(fileOutName[a-1].c_str(), imageOUT[a], M, N, Q);
}

我非常感谢任何见解。这已经让我好几天了。

Answer 1

更新：这是我到达的解决方案。基本上，我只使用了蒙版中感兴趣的对象，而不是将它们全部相乘和添加，因此省略了零空间。

void applySobel(int maskX[3][3], int maskY[3][3], int maskWidth, int imageH, int imageW, 
                                          int threshold, int*** generated){
int sumX, sumY;

 // convolve smoothed image with Sobel mask in the X-direction
 for(int i = 0; i < imageH; i++) {
     for(int j = 0; j < imageW; j++) {
         if(i == 0 || i == imageH - 1 || j == 0 || j == imageW - 1) {
             sumX = generated[0][i][j];
         } else {
             sumX = (int)(generated[0][i-1][j-1]*maskX[0][0] + 
                    generated[0][i][j-1]*maskX[1][0] +
                    generated[0][i+1][j-1]*maskX[2][0] +
                    generated[0][i-1][j+1]*maskX[0][2] +
                    generated[0][i][j+1]*maskX[1][2]+
                    generated[0][i+1][j+1]*maskX[2][2])/2;
         }
         generated[1][i][j] = sumX/3;
     }
 }

应用X-Direction Gradient后美丽的Lenna：

非常感谢您的建议。