computer-vision - 非极大值抑制

Question

我们了解到您可以通过 atan(dy/dx) 获得梯度方向。这是与边缘正交的方向。
现在我们有一个作业，我们应该将这个方向离散成四类(x 和 y 方向以及两条对角线)，然后检查 的最佳匹配方向上的两个像素邻居。非最大值抑制 .

虽然我没有完全得到解决方案。显然我们有四种情况:

abs(angle) < pi/8 ，所以梯度(大致)指向 x 方向，因此我们检查 img(i, j-1)和 img(i, j+1) (假设图像原点在左上角)

angle > pi/8 && angle <= 3*pi/8 ，所以渐变指向右上角。现在我想我们需要检查 img(i-1, j+1)和 img(i+1, j-1)但我们检查 img(i-1, j-1)和 img(i+1, j+1)这似乎是正交对角线。

其他两种情况是等价的。我试图改变这一点，但边缘看起来真的很奇怪，所以这似乎是正确的，但我不明白为什么。

谁可以给我解释一下这个？

Answer 1

非最大抑制是一种消除不位于重要边缘的点的方法。在你的第一种情况下，如果给定点的梯度接近于零度，这意味着边缘在北方或南方，如果这个点的大小大于其左侧和右侧的点的大小(如您的示例中所示)。在第二种情况下，您正在检查 45 度的梯度，因此边缘为 135 度，因此如果该点大于沿梯度方向的点，即 (-1, -1) 和 (1 , 1)。旋转坐标系不会对此产生影响。