我的 Sobel 边缘检测算子输出很奇怪

Question

我的 Sobel 边缘检测算子的输出很奇怪。 这是我的代码：

    BufferedImage temp = img;
    float kernelx[][] = {{-1, 0, 1},{-2, 0, 2},{-1, 0, 1}};
    float kernely[][] = {{-1, -2, -1},{0,  0,  0},{1,  2,  1}};
    float valx = 0;
    float valy = 0;
    float val = 0;
        for(int i=1;i<width-2;i++) {
           for(int j=1;j<height-2;j++) {
               valx = (kernelx[0][0]*new Color(img.getRGB(i-1, j-1)).getRed()) + (kernelx[0][2]*new Color(img.getRGB(i+1, j-1)).getRed()) +
                     (kernelx[1][0]*new Color(img.getRGB(i-1, j)).getRed()) + (kernelx[1][2]*new Color(img.getRGB(i+1, j)).getRed()) +
                     (kernelx[2][0]*new Color(img.getRGB(i-1, j+1)).getRed()) + (kernelx[2][2]*new Color(img.getRGB(i+1, j+1)).getRed());

               valy = (kernely[0][0]*new Color(img.getRGB(i-1, j-1)).getRed()) + (kernely[0][1]*new Color(img.getRGB(i, j-1)).getRed()) + (kernely[0][2]*new Color(img.getRGB(i+1, j-1)).getRed()) +
                       (kernely[2][0]*new Color(img.getRGB(i-1, j+1)).getRed()) + (kernely[2][1]*new Color(img.getRGB(i, j+1)).getRed()) + (kernely[2][2]*new Color(img.getRGB(i+1, j+1)).getRed());

               val = (float)sqrt(valx*valx+valy*valy);

               val = val/1443*255;
               if(val <= 127) {
                   val = 0;
               } else {
                   val = 255;
               }
               temp.setRGB(i, j, new Color((int)val,(int)val,(int)val).getRGB());
           }
           File outputfile = new File("src/image/edge.png");
           ImageIO.write(temp, "png", outputfile);
        }

我的代码有什么问题吗？请帮我。 这是结果的图片。

原图：

结果图片：

Answer 1

您的代码中存在不同的问题：

• 使用尺寸为 3x3 的内核时，您从 [1,1] 变为 ]width-1,height-1[，而不是 ]width-2,height-2[。
• 在 java 中，使用 image.getRaster().getSample(x, y, channel)，而不是 'new Color(img.getRGB(i-1, j-1)).getRed())'。它会更快，更容易理解。写image.getRaster().setSample(x, y, channel, value)时也是如此
• 当在 [0,max] 上编码的图像上计算 Sobel 梯度时，每个方向（X 和 Y）都会为您提供 [-4*max, 4*max] 上的值。因此，削减超出的值是积极的。您可能希望执行直方图拉伸，然后您将保留更多信息。
• 标准化val = val/1443*255; 由您决定，但不是必需的。
• 最后是主要问题进入您的代码。结果（或在您的情况下为临时）图像和原始图像必须不同。否则，您在处理图像的同时修改图像。这就解释了为什么你有这么大的白色区域。