Canny 边缘检测中的梯度方向

Question

我试图理解非极大值抑制（Canny Edge detection）的概念，所以我开始看matlab代码。确定边缘方向的matlab代码部分如下所示。

switch direction
    case 1
        idx = find((iy<=0 & ix>-iy)  | (iy>=0 & ix<-iy));
    case 2
        idx = find((ix>0 & -iy>=ix)  | (ix<0 & -iy<=ix));
    case 3
        idx = find((ix<=0 & ix>iy) | (ix>=0 & ix<iy));
    case 4
        idx = find((iy<0 & ix<=iy) | (iy>0 & ix>=iy));
end

这里，

• ix：输入图像通过沿 x 的高斯导数过滤
• iy：输入图像通过沿y的高斯导数过滤
• 案例1：0-45度或181-225度
• 案例2：46-90度或226-270度
• 案例3：91-135度或271-315度
• 案例4：136-180度或316-360度

switch 案例中的条件如何对应于代码下方解释的案例。任何人都可以解释一下。 ?

Answer 1

乍一看，find((iy<=0 & ix>-iy) | (iy>=0 & ix<-iy)); 返回所有像素的索引

• (iy<=0 & ix>-iy)，所以
  • y 导数小于零，因此边缘向下，介于 90° 和 270° 之间
  • x 导数大于零，所以边向左，在 180° 和 360° 之间
  • ix 的大小大于 iy，因此边缘主要垂直倾斜，而不是水平倾斜
  • 导致边缘在 180° 和 225° 之间
• 或 (iy>=0 & ix<-iy))，所以
  • y 导数大于零，因此边缘向上，介于 270° 和 90° 之间
  • x 导数小于零，因此边缘向右，介于 0° 和 180° 之间
  • ix 的大小大于 iy，所以边缘垂直倾斜
  • 导致边缘在 0° 和 45° 之间

假设像素点从上到下，从左到右排列，一条完全垂直的边（左边黑色，右边白色）定义为0°

switch case 的其他 3 个术语同理。

这与非最大抑制没有直接关系。我假设这是一个精明的边缘过滤器或类似的东西的一部分，在这种情况下，下一步将是在刚刚确定的边缘方向上找到局部最大值。这是通过将每个像素与其在边缘方向上的局部邻居进行比较，并擦除除最大值之外的所有像素来完成的。