一维边缘检测

Question

我想要分别检测图像的每一行（即一条线）上的边缘，而不是二维图像的边缘检测。即从输入1D向量检测边缘，其值为0到255的像素强度（下图）：

我想检测样本输入中出现的主要边缘（下图）

Answer 1

获得所需结果的一种方法是如下调整2D Canny边缘检测器（Mathematica中的代码）：

首先，使用高斯导数滤波器计算空间导数，相对于要检测的边的比例设置西格玛值。取结果的绝对值。

d = Abs@GaussianFilter[data, {{10, 5}}, 1];

然后，自动确定一个阈值，将两个组中的先前导数值聚类（这里使用Otsu的方法）。

thrd = FindThreshold[d];

然后，检测导数值的步骤（进入/退出“死区”）。

steps = Flatten@Image`StepDetect[d, thrd]["NonzeroPositions"];

此时你有边缘的末端：

ListLinePlot[data, Epilog -> {Red, PointSize[Large], Map[Point[{#, data[[#]]}] &, steps]}]

可选 - 似乎这就是你想要的 - 只保留边缘的最低端。在这种情况下，对边缘末端的数据点进行聚类是有效的，但我不确定它有多强大。

t = FindThreshold@data[[steps]];
steps2 = Select[steps, data[[#]] <= t &];

ListLinePlot[data, Epilog -> {Red, PointSize[Large], Map[Point[{#, data[[#]]}] &, steps2]}]

Answer 2

所以你正在寻找斜率的特定变化 - 即每个样本的Y有一定的变化吗？

是不是只看两个样本之间Y的差异，是否它的绝对值变化超过了作为边缘的某个极限标记？

Answer 3

鉴于这些边缘的良好对比度，有一个简单的解决方案可以稳健地工作：检测所有单调的像素值序列（严格增加或减少）。您将保持序列的总高度高于阈值（在您的情况下为50）以拒绝嘈杂的峰值。

作为副产品，您将获得起点和终点（虽然不是您期望的那样，但如果需要，可以对其进行改进）。

条形码？