几乎垂直边缘的亚像素边缘检测

Question

我想在图像中检测边缘（具有子像素精度），如下所示：

分辨率约为600 X 1000。

我遇到了Mark Ransom here的评论，其中提到了垂直边缘的边缘检测算法。我还没有遇到任何问题。在我的情况下是否有用（因为边缘不是严格的直线）？但它始终是一个垂直边缘。我希望它至少精确到像素的1/100。我还希望能够访问这些子像素坐标值。

我曾尝试过Agustin Trujillo-Pino的"Accurate subpixel edge location"。但这并没有给我一个持续的优势。

还有其他可用的算法吗？我将使用MATLAB。

我附上了算法必须处理的另一个类似图像：

任何意见都将受到赞赏。

谢谢。

编辑：

我想知道我是否可以这样做： 在MATLAB中应用Canny / Sobel并获取此图像的边缘（请注意，它不是连续的线）。然后，以某种方式插入此Sobel边缘并获得子像素中的坐标。有可能吗？

Answer 1

一种简单的方法是垂直投影图像，并使用适当的函数拟合投影轮廓。

这是一个尝试，atan形状：

% Load image
Img = double(imread('bQsu5.png'));

% Project
x = 1:size(Img,2);
y = mean(Img,1);

% Fit
f = fit(x', y', 'a+b*atan((x0-x)/w)', 'Startpoint', [150 50 10 150])

% Display
figure
hold on
plot(x, y);
plot(f);
legend('Projected profile', 'atan fit');

结果：

我的第一张图片得到x_0 = 149.6像素。

但是，我怀疑你能用这些图像实现1/100像素的亚像素精度，原因如下：

1. 正如您在个人资料中看到的那样，您的白人已经饱和（灰度等级为255）。当您剪切真实的atan个人资料时，拟合是有偏见的。如果您可以控制实验，我建议您再次使用较小的曝光时间再次进行实验。

2. 转换的点数不多，因此关于转换的位置信息并不多。通常，您的分辨率将是atan宽度的平方根（或您喜欢的任何形状）。在这种情况下，这将子像素分辨率限制为像素的1/5。

最后，你的边缘不是严格垂直的，它们略微标题。如果您选择使用此投影方法，为了提高精度，您应该在投影前寻找纠正此倾斜的方法。但这并不会使你的准确度提高几个数量级。

最佳，

Answer 2

您的图片存在问题。在像素级，似乎有四个隔行扫描子图像（奇数和偶数行和列）。看看这个zoomed area close to the edge。

为了避免这种伪影，我只是采用图像的偶数行和列，并计算子像素边缘。最后，我使用函数clsq寻找最合适的直线，其函数为this page：

%load image
url='http://i.stack.imgur.com/bQsu5.png';
image = imread(url);
imageEvenEven = image(1:2:end,1:2:end);
imshow(imageEvenEven, 'InitialMagnification', 'fit');

% subpixel detection
threshold = 25;
edges = subpixelEdges(imageEvenEven, threshold); 
visEdges(edges);

% compute fit line
A = [ones(size(edges.x)) edges.x edges.y];
[c n] = clsq(A,2);
y = [1,200];
x = -(n(2)*y+c) / n(1);
hold on;
plot(x,y,'g');   

执行此代码时，您可以看到最适合所有边缘点的绿线。该线由等式c + n（1）* x + n（2）* y = 0

给出

考虑到当仅拍摄偶数行和列时，此图像已缩放1/2，因此必须缩放右坐标。

此外，您可以尝试使用其他树子图像（imageEvenOdd，imageOddEven和imageOddOdd）并组合四条直线以获得最佳解决方案。