Question

我正在寻找关于如何在Canny边缘检测中实现算法的一些澄清 - Wikipedia entry - 工作。使用2D高斯滤波器进行降噪似乎非常简单，但我听说使用两个1D滤波器 - 这是如何实现的？计算梯度和边缘方向也很简单。然而，当执行非最大抑制时，有一个巧妙的技巧来获得圆角？我目前正在做的是将边缘方向（theta）值除以pi / 4，将其转换为整数并使用switch语句。但是，如何处理负θ值 - 即-pi / 4应该以与3 * pi / 4相同的方式处理，还是与pi / 4相同？

非常感谢任何建议/链接！

谢谢，本

Answer 1

高斯分布：

[为简单起见，省略了常量]

g2d（x，y）= exp（-x xy y）= exp（-x ^ 2）* exp（-y ^ 2）= g1d（x）* g1d（y）

因此可以分为1d分布的乘法。因此，可以首先在x方向上进行过滤（在每一行上独立），然后在y方向上进行过滤（在每一列上独立）

圆角：

如果角度在[0..pi]之外，则在这种情况下根据需要添加/减去pi多次（或使用函数fmod）是正确的，而对于[0..pi），一切都是明确的。

同样取决于平台，最好避免使用arctan：你可以绘制一个圆，将其划分为4个区域，并为渐变组件生成一组条件，这些条件仅使用算术运算并给出答案在哪个区域方向是。

Answer 2

您是否必须自己实施或者是否可以使用库？ OpenCv是一个庞大的计算机视觉算法库，包括边缘检测：http://opencv.willowgarage.com/documentation/image_processing.html?highlight=canny#cvCanny。

如果你是出于教育目的，我建议考虑购买一份关于计算机视觉的好文章。几乎任何介绍性文本都将讨论使用高斯（以及记录良好的1d技巧）以及精确边缘检测和非最大抑制进行过滤。

Answer 3

我认为-pi / 4应该以与3 * pi / 4相同的方式处理，因为它们都定义了相同的对角线。

如果你可以标准化渐变的角度，使其位于[0，pi），那么你可以使用如下的简单函数来量化角度：

enum Angle
{
    HORIZONTAL,
    DIAG_UP,
    VERTICAL,
    DIAG_DOWN
};

Angle quantizeAngle(double theta)
{
    if (0 <= theta && theta < PI/8.0) || (7.0*PI/8.0 <= theta && theta < PI))
        return HORIZONTAL;
    else if (PI/8.0 <= theta && theta < 3.0*PI/8.0)
        return DIAG_UP;
    else if (3.0*PI/8.0 <= theta && theta < 5.0*PI/8.0)
        return VERTICAL;
    else 
        return DIAG_DOWN;
}

C中的Canny边缘检测器

3 个答案: