检测图像的边缘在 Matlab 中不起作用

Detecting edges of an image doesn't work in Matlab

我正在编写检测图像边缘的脚本。

这是脚本:

clear all; close all; clc;

c = rgb2gray(imread('image_S004_I0004.jpg'));
c = double(c);
k = imnoise(c, 'salt & pepper', 0.01); 

gg = [-1 0 1;-2 0 2; -1 0 1];
gh = gg';

grad_g = conv2(k, gg);
grad_h = conv2(k, gh);
grad = sqrt(grad_g.^2 + grad_h.^2);

[r s] = size(grad);
T = 80;
for ii = 1:r
    for jj = 1:s

        if grad(ii, jj) < T
            thresh_grad(ii, jj) = 0;
        else 
            thresh_grad(ii, jj) = 1;
        end
    end
end

figure()
subplot(121); imshow(uint8(c));
subplot(122); imshow(thresh_grad); 

这是我经常得到的:

左边是原始图像,右边应该是检测到边缘的图像(正如您在脚本中看到的,我在图像上添加了一些噪点 - 必须存在)。但是无论阈值 T 的值是多少,我实际上什么都得不到。

你能帮我找出我的错误吗?

你的代码中的问题就在你应用噪音之前。您在调用 imnoise 之前将图像投射到 double。通过这样做,double 精度图像被假定具有 [0,1] 的动态范围,因此 imnoise 的输出将被裁剪到 [0,1] 范围。这意味着您的 80 阈值因此不合适,因为永远不会有任何梯度值超过 80 的值,因此所有内容都显示为黑色。

此外,thresh_grad 未定义,建议您在使用前先 pre-allocate 图片。只需在双 for 循环之前执行 thresh_grad = zeros(size(grad));

因此,在调用 imnoise 之后调用 double,这将使图像仍然处于 uint8,然后转换为 double 以达到目的的卷积。通过这样做,我设法获得了输出。我无法访问您的图像,但我使用了 cameraman.tif 图像,它是 built-into MATLAB 的图像处理工具箱。

因此:

c = imread('cameraman.tif');
k = imnoise(c, 'salt & pepper', 0.01); 
k = double(k); % Change

gg = [-1 0 1;-2 0 2; -1 0 1];
gh = gg';

grad_g = conv2(k, gg);
grad_h = conv2(k, gh);
grad = sqrt(grad_g.^2 + grad_h.^2);

[r, s] = size(grad);
thresh_grad = zeros(size(grad)); % Added
T = 80;
for ii = 1:r
    for jj = 1:s

        if grad(ii, jj) < T
            thresh_grad(ii, jj) = 0;
        else 
            thresh_grad(ii, jj) = 1;
        end
    end
end

figure()
subplot(121); imshow(uint8(c));
subplot(122); imshow(thresh_grad); 

我得到:


至于未来的发展,我建议您使用 im2double 将图像实际转换为 double 精度,这也会将数据转换为 [0,1] 范围。因此,您需要将阈值从 80 更改为 80/255,因为 80 的阈值最初是为 uint8 图像设计的。

最后,当您显示原始图像时,您可以摆脱 uint8 转换。

完整性:

c = imread('cameraman.tif');
c = im2double(c); % Change
k = imnoise(c, 'salt & pepper', 0.01); 

gg = [-1 0 1;-2 0 2; -1 0 1];
gh = gg';

grad_g = conv2(k, gg);
grad_h = conv2(k, gh);
grad = sqrt(grad_g.^2 + grad_h.^2);

[r, s] = size(grad);
thresh_grad = zeros(size(grad)); % Added
T = 80 / 255; % Change
for ii = 1:r
    for jj = 1:s

        if grad(ii, jj) < T
            thresh_grad(ii, jj) = 0;
        else 
            thresh_grad(ii, jj) = 1;
        end
    end
end

figure()
subplot(121); imshow(c);
subplot(122); imshow(thresh_grad);