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我想分别检测图像的每一行（即一行）上的边缘，而不是对 2D 图像进行边缘检测。这是从输入一维向量中检测边缘，其值是从 0 到 255 的像素强度（下图）： 在此处输入图像描述

我想检测示例输入中出现的主要边缘（下图） 在此处输入图像描述

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获得所需结果的一种方法是按如下方式调整 2D Canny 边缘检测器（Mathematica 中的代码）：

首先，使用高斯导数滤波器计算空间导数，将 sigma 值设置为相对于要检测的边缘的比例。取结果的绝对值。

d = Abs@GaussianFilter[data, {{10, 5}}, 1];

然后，自动确定一个阈值以将先前的导数值聚类在两组中（这里使用 Otsu 的方法）。

thrd = FindThreshold[d];

然后，检测导数值的阶跃（进入/离开“死区”）。

steps = Flatten@Image`StepDetect[d, thrd]["NonzeroPositions"];

此时你有边缘的末端：

ListLinePlot[data, Epilog -> {Red, PointSize[Large], Map[Point[{#, data[[#]]}] &, steps]}]

在此处输入图像描述

可选地——这似乎是你想要的——只保留边缘的最低端。在这种情况下，对边缘末端的数据点进行聚类是可行的，但我不确定它的鲁棒性如何。

t = FindThreshold@data[[steps]];
steps2 = Select[steps, data[[#]] <= t &];

ListLinePlot[data, Epilog -> {Red, PointSize[Large], Map[Point[{#, data[[#]]}] &, steps2]}]

在此处输入图像描述

于 2012-02-13T20:50:07.720 回答
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鉴于这些边缘的良好对比度，有一个简单的解决方案可以稳健地工作：检测所有单调的像素值序列（严格增加或减少）。您将保持总高度高于阈值（在您的情况下为 50）的序列以拒绝噪声峰值。

作为副产品，您将获得起点和终点（虽然并不完全是您期望的位置，但如果需要，可以对此进行改进）。

条码？

于 2012-02-13T21:20:12.327 回答
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因此，您正在寻找斜率的特定变化 - 即每个样本的 Y 的特定变化？

它不是简单地查看两个样本之间的 Y 差异，以及它的绝对值是否改变了超过某个极限标记作为边缘？

于 2012-02-13T17:14:16.027 回答