针对MATLAB边缘函数的Prewitt算子实现？

Question

使用conv2，我实现了Prewitt算子的边缘检测。这就是我想要的：

b=[-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1]/256;
c=[-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]/256;
Gx=abs(conv2(openImage,c,'same'));
Gy=abs(conv2(openImage,b,'same'));
G = sqrt( Gx.^2 + Gy.^2);

其中openImage是一幅灰度图像，然后我将其与MATLAB与edge的实现进行比较

edge(openImage,'Prewitt', [], 'both', 'nothinning');

所以，当我比较这两幅图像时：

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因此，正如我们所看到的，它们并不完全相同，但是我很确定它们的实现。原因是什么？

Answer 1

你的面具被错误的系数隔开了。通过sum(abs(b(:)))或sum(abs(c(:)))对每个系数进行规范化，以确保使用卷积掩码进行滤波时，输出动态范围与输入匹配。

在你的例子中，你需要除以6而不是256。这就是为什么与IPT在MATLAB中给你的东西相比，你有一个减少的对比。

从您上一篇文章中，我将使用这个图像，因为它看起来您使用的是同一张：

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注意，因为您的没有为edge指定阈值，所以它会自动计算出这个值。实际上我找到了正确的阈值，它是0.08995。

因此，尝试如下：

%// Read image from StackOverflow
openImage = rgb2gray(imread('http://i.stack.imgur.com/5EJJH.jpg'));
openImage = im2double(openImage); %// Convert to double

%// Corrected masks
b=[-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1]/6;
c=[-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]/6;
Gx=abs(conv2(openImage,c,'same'));
Gy=abs(conv2(openImage,b,'same'));
G = sqrt( Gx.^2 + Gy.^2);
out = G > 0.08995; %// Threshold image
figure;
imshow(out);
%// Also show output from edge 
figure;
edge(openImage,'Prewitt', [], 'both', 'nothinning');

如果我们将两者进行比较，我们就会得到以下结论：

从你的代码

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从MATLAB的edge函数

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他们差不多一样！