Image Sobel边缘检测&x2013；matlab

你好，这是我作业的一部分。我需要计算并显示边缘大小图像和 图像balls1.tif的边缘方向图像，使用Sobel边缘检测

不要使用matlab的边函数。您可以使用conv2。 显示强边缘像素（高于阈值）的二值边缘图像（1个边缘像素，0个无边缘）。 确定消除球阴影的阈值

这是我的主要任务。m

addpath(fullfile(pwd,'TOOLBOX'));
addpath(fullfile(pwd,'images'));

%Sobel Edge Detection 
Image = readImage('balls1.tif');
showImage(Image);
message = sprintf('Sobel Edge Detection');
sobelEdgeDetection(Image);
uiwait(msgbox(message,'Done', 'help'));
close all

这是我的SobeEdgeDetection.m

function [ output_args ] = SobelEdgeDetection( Image )

maskX = [-1 0 1 ; -2 0 2; -1 0 1];
maskY = [-1 -2 -1 ; 0 0 0 ; 1 2 1] ;

resX = conv2(Image, maskX);
resY = conv2(Image, maskY);

magnitude = sqrt(resX.^2 + resY.^2);
direction = atan(resY/resX);
thresh = magnitude < 101;
magnitude(thresh) = 0;
showImage(magnitude);

end

函数[output_args]=SobelEdgeDetection（图像）
maskX=[-1 01；-2 02；-1 01]；
马斯基=[-1-2-1；0 0；1 2 1]；
resX=conv2（图像，maskX）；
resY=conv2（图像，maskY）；
震级=sqrt（resX.^2+resY.^2）；
方向=atan（resY/resX）；
阈值=幅值<101；
震级（阈值）=0；
显示图像（大小）；
结束

我的问题是：
1.i方向是用来做什么的？我如何显示它
2.是否有更好的方法获取阈值以消除球阴影。我用了试错法

以下是我得出的关于震级的结果：

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以下是您第一个问题的答案：

在Sobel边缘检测算法中。得到的方向基本上是梯度

图像处理中的梯度定义为强度变化最大的方向。变化可以是强度增加，也可以是强度减少。此外，对每个像素计算该变化，这意味着对每个像素测量强度的最大变化。resX（在您问题的示例中，SobelEdgeDetection.m）表示X方向的更改，resY定义Y方向的更改

请参见在Matlab的命令窗口中实际启动此命令： imshow（resX）

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也可以尝试，imshow（resY）

根据作业的第二部分，你已经解决了它，也就是说，你消除了阴影

对于第一个问题：方向可以用很多不同的方式。这里有一个最简单的方法：用它制作漂亮的图片。一个更有用的理由是，当你在进行非最大抑制时，既然你不是手动的，那么它就没有太多的直接用途。为了可视化梯度方向的结果，只需考虑每个方向的颜色就可以了。为了进一步简化可视化，还假设从0开始，将方向减少到30度到180度的增量。这样，如果你有一个35度的方向，例如，你认为它是30度（因为它是你减数表中最接近的一个）。接下来，我们将看到一幅图像，并将其梯度方向可视化，考虑到Sobel和30度的离散化（黑色表示0度方向）

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自动确定好的阈值通常不是一项容易的任务。例如，您可以从大津方法提供的方向开始，根据您试图解决的问题，根据其他直方图分析减少或增加其值。

方向-是图像上的梯度方向，它与对象边缘正交。您的图像不允许您消除阴影：在这种情况下，您将失去一些上边框。当我尝试使用imagsec或showImage时，我的图像显示为全黑。我需要做一些缩放吗？我没有做任何缩放，只是回答中描述的。任何从0度到29度的物体都被指定为强度0（黑色），从30度到59度的物体被指定为其他颜色，依此类推。然后你展示给我看。