Matlab 不同边缘检测器的阈值是否具有可比性？

我正在分析不同边缘检测器（Canny、Sobel和Roberts）的性能。Matlab为我们提供了函数

edge

，该函数的输入之一是参数阈值。我给了他们相同的阈值（=0.1）（Matlab自动生成Canny探测器的低阈值）。根据我编写的代码，结果是：

（忽略日志检测器，我想我可以解释这些结果）

之后，我测试了这些相同的过滤器，但使用了不同的阈值（=0.8，这为Canny的检测器提供了0.32的低阈值）。但是，现在只有Canny检测与更强边缘相关联的边界（与边界相关联的更强梯度，以更高的对比度分隔结构）：

!

我无法理解这些结果，因为如果Canny检测到更强的边界，而Sobel对更强的边界更敏感（正如我们看到的阈值=0.1，它几乎只检测强度的突变），那么为什么Sobel似乎没有计算出与Canny给出的梯度相比较的梯度估计

---

由此产生了另一个问题：Canny、Sobel和Roberts的阈值到底意味着什么？我会说它们是梯度大小的一个值，某种程度上是标准化的，因为它必须属于[0,1]（我也不理解，标准化相对于什么？

不同的边缘检测器没有理由要求相同的阈值，因为它们对不同类型的边缘做出不同的响应（在对比度、锐度、噪声方面），没有阈值将分割相同的边缘集

---

此外，公式可以有不同的“比例因子”，具体取决于实现。如果您在同一图像上选择适合不同方法的阈值，则阈值将在其他图像上按比例变化。

不同的边缘检测器没有理由要求相同的阈值，因为它们对不同类型的边缘作出不同的响应（在对比度、锐度、噪声方面），没有阈值将分割相同的边缘集

---

此外，公式可以有不同的“比例因子”，具体取决于实现。如果您在同一图像上为不同的方法选择适合您的阈值，则阈值将在其他图像上按比例变化。

为什么您希望阈值具有可比性？对于所有方法，阈值越高，意味着边缘越少。但您需要调整这些阈值是的，我知道较高的阈值意味着较少的边缘（和较强的边缘）。但我不理解方法之间的阈值差异：为什么canny给出的阈值=0.8的边界与sobel检测到的阈值=0.1的边界相似？为什么sobel方法的强边与阈值=0.1和canny阈值=0.8关联？记住canny使用不同的、较低的阈值来查找ed您可以看到。它只是根据每个边缘至少有一个像素高于高阈值来选择它们。对于Sobel，选择一个更大的阈值会导致没有边缘，而不是弱边缘。所有边缘都低于该阈值。键入

编辑边缘

查看这些算法的实现情况（10年前是一个M文件，现在还不确定）。根据灰度范围进行标准化。通常，0-255映射为0-1。为什么您希望阈值具有可比性？对于所有方法，较高的阈值意味着较少的边。但您需要为每个方法分别调整这些阈值。是的，我理解较高的阈值意味着较少的边（和较强的边）。但我不理解方法之间的阈值差异：为什么canny给出的阈值=0.8的边界与sobel检测到的阈值=0.1的边界相似？为什么sobel方法的强边与阈值=0.1和canny阈值=0.8关联？记住canny使用不同的、较低的阈值来查找ed您可以看到。它只是根据每个边缘至少有一个像素高于高阈值来选择它们。对于Sobel，选择一个更大的阈值会导致没有边缘，而不是弱边缘。所有边缘都低于该阈值。键入

编辑边缘

查看这些算法的实现情况（10年前是一个M文件，现在还不确定）。根据灰度范围进行标准化。通常，0-255映射为0-1。