使用 Matlab 实现的 Prewitt 边缘检测器提供的边缘比内置函数厚答案

【问题标题】：Prewitt edge detector implemented with Matlab gives thick edges than the in-built function使用 Matlab 实现的 Prewitt 边缘检测器提供的边缘比内置函数厚
【发布时间】：2021-12-19 07:44:06
【问题描述】：

我实现了 Prewitt 边缘检测器，并将我的输出与 Matlab 的内置 Prewitt 边缘检测器进行了比较，我注意到我的输出提供了更厚的边缘。可能是什么原因？

input = imread('pic.png');
input = double(rgb2gray(input));
kernel_x = [-1, 0, 1; -1, 0, 1; -1, 0, 1];
kernel_y = [1, 1, 1; 0, 0, 0; -1, -1, -1];

[length, width] = size(input);
new = input;
for i = 1:length - 2
  for j = 1:width - 2
    Gx = sum(sum(kernel_x.*input(i:i+2, j:j+2)));
    Gy = sum(sum(kernel_y.*input(i:i+2, j:j+2)));
    new(i+1, j+1) = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
  end
end
new = uint8(new);

% binarizing image and setting threshold
edge = imbinarize(edge, 100); % final output from implementation

我使用的内置函数是edge(input, 'Prewitt') 我的实现与内置运算符的输出：

这可能是什么原因？

我也尝试更改阈值，但仍然没有成功。

【问题讨论】：

我认为是edge(edge==100) = 0 行。我认为您想使用< 而不是==。
@CrisLuengo 我使用了 Matlab edge() 函数。边缘（输入，'prewitt'）
@DrewHall 我更改了代码。我没有使用 3 行进行阈值处理，而是使用了 imbinarize(edge, threshold)。不过，我的边缘很厚。

标签： matlab image-processing computer-vision edge-detection

【解决方案1】：

文档中没有明确说明，但是对于 Sobel、Prewitt 和 Roberts 方法，edge 应用了细化。有an optional input argument 'nothinning'，它跳过了细化步骤。不幸的是，这是文档中唯一表明此步骤正在发生的部分。

如果您有使用bwmorph(bw,'thin') 的图像处理工具箱，则可以应用细化。

【讨论】：