Canny边缘检测算法 - 实现问题

Question

我正在尝试实现Canny Edge检测算法，并且我在此过程中遇到了一些问题。我想我理解Canny边缘检测的每一步，但是当与OpenCv实现给出的结果相比时，它们差异很大。

似乎我无法获得算法应该产生的1px宽边。以下是这个非常简单的二进制图像的步骤和结果：

正在处理的二进制图像：

使用Sobel算子计算的梯度幅度：

边缘方向：

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 <br>
1 / - - - - - - - - - - - \ 1   <br>
1 | / - - - - - - - - - \ | 1  <br>
1 | | / - - - - - - - \ | | 1  <br>
1 | | | / - - - - - \ | | | 1  <br>
1 | | | | | | | | | | | | | 1  <br>
1 | | | | | | | | | | | | | 1  <br>
1 | | | | | | | | | | | | | 1 <br>
1 | | | | | | | | | | | | | 1 <br>
1 | | | | | | | | | | | | | 1 <br>
1 | | | \ - - - - - / | | | 1 <br>
1 | | \ - - - - - - - / | | 1 <br>
1 | \ - - - - - - - - - / | 1 <br>
1 \ - - - - - - - - - - - / 1 <br>
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 

非最大值抑制图像：

0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0 255   0   0   0   0   0   0   0   0   0 255   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0 255   0   0   0   0   0 255   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0 255   0   0   0   0   0 255   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0 255   0   0   0   0   0   0   0   0   0 255   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0<br>
0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

如果我在此步骤执行滞后阈值处理，我会得到非常厚的结果。显而易见的问题是梯度幅度值，但我不知道如何解决它。如果有经验丰富且知识渊博的人愿意指出我正确的方向，我将非常感激。

Answer 1

我不认为Sobel运营商对你的情况有好处。实际上，梯度幅度应该已经粗略地描绘了边缘。后面的步骤正在改进边缘提取。我不确定你是如何实现细化过程的，我所做的是使用插值来找到渐变范数最大的像素。当我使用Sobel算子时，我没有得到很厚的边缘，但边缘在某些点上不是很连续：

0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 0     0     0     0   270   270   270   270   270   270   270   270     0     0     0     0
 0     0     0   270     0     0     0     0     0     0   270   270     0     0     0     0
 0     0   270     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0   270     0
 0     0   270     0     0   270   270   270   270     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270     0     0   270     0     0     0     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270     0     0   270     0     0     0     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270     0     0   270     0     0     0     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270     0     0     0     0     0     0     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270   270     0     0     0     0     0     0     0   270     0     0   270     0
 0     0   270   270     0   270   270   270   270   270   270   270     0     0   270     0
 0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0   270   270     0
 0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0   270   270     0     0
 0     0     0     0   270   270   270   270   270   270   270   270   270     0     0     0
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当我使用高斯函数的标准偏差来卷积原始图像以获得渐变时，我终于可以获得清晰的细边：

0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0
 0     1   494   494   494   494   494   494   494   494   494   494     1     1
 0   494     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1   494     1
 0   494     1     1   494   494   494   494   494   494     1     1   494     1
 0   494     1   494   494     1     1     1     1   494   494     1   494     1
 0   494     1   494     1     1     1     1     1     1   494     1   494     1
 0   494     1   494     1     1     1     1     1     1   494     1   494     1
 0   494     1   494     1     1     1     1     1     1   494     1   494     1
 0   494     1   494     1     1     1     1     1     1   494     1   494     1
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 0   494     1     1     1     1     1     1     1     1     1     1   494     1
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