Я работаю над обнаружением кромок, я попробовал метод canny (функция matlab). но он только обнаруживает край на уровне пикселей, я ищу алгоритм/код обнаружения субпиксельного края с высокой точностью.Алгоритм детектора субпиксельного края
Современные алгоритмы обнаружения края AFAIK работают с точностью до уровня пикселей (например, gPb).
Если вы хотите получить субпиксельную точность, вы можете применить этап пост-обработки к результатам на уровне пикселей, полученным canny или gPb.
Вы можете поместить параметрическую кривую в небольшие окрестности обнаруженных ребер, получая таким образом субпиксельную точность.
Проблема с запуском edge() на вашем исходном изображении заключается в том, что возвращаемое черно-белое изображение имеет тот же размер, что и исходное изображение. Можете ли вы увеличить размер вашего изображения с помощью функции imresize() и сделать это с помощью обнаружения края?
Большинство из этих алгоритмов обнаружения края субпикселя просто включают в себя повышение частоты изображения, обычно с бикубической сплайновой интерполяцией, а затем выполнение обнаружения края по результату, а затем снова понижающую дискретизацию изображения до исходного разрешения.
Испытывали ли вы все эти простые алгоритмы? Являются ли они подходящими для ваших целей?
Алгоритмы передискретизации и определения границ алгоритмов Matlab уже достаточно хорошо документированы.
+1 Это прямое решение. В противном случае он становится сложным, например, подгонка кривой к краю и интерполяция. – chappjc
Если вам требуется обнаружение субпикселей, вы можете попробовать метод subpixelEdges() в Matlab, основанный на статье «Точное местоположение субпиксельного края на основе эффекта частичной области».
http://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48908-accurate-subpixel-edge-location
Я использовал такой алгоритм давно для тестирования производительности некоторых изображений оборудования, он был прост и работал очень хорошо. Но он применяется только к вертикальным или горизонтальным краям. У вас есть аналогичное ограничение? –
Не могли бы вы уточнить изображения, для которых вы хотите найти края? Поиск подпиксельных кромок подходит для линий и кривых прямо, если вы знаете правильное направление сканирования. Если вы просто ищете все ребра для произвольных кривых в любом произвольном изображении, то это другое дело. – Rethunk