image-processing - 画像のグラデーションの方向がマグニチュードよりも役立つのはどのような場合ですか?

Question

画像 Gx と Gy の方向勾配がその大きさ sqrt(Gx^2 + Gy^2) よりも有用である現実の問題や状況はありますか? いくつかの直感については、必要に応じて、 matlab image gradientを参照してください。

Answer 1

グラデーション情報は、画像 (およびより一般的にはグレー レベル) の輪郭に対して垂直であることが保証されています。したがって、「色」ではなく、画像内のオブジェクトのジオメトリに関連しています。そのため、これはピクセルの実際の輝度値から独立した情報であり、相対的な分布のみに依存します。これは、コントラスト変化不変尺度 とも呼ばれます。

コントラストの変化は、実際のアプリケーションで発生する可能性が非常に高くなります。ビデオ監視システムを例にとると、日中は太陽が地平線上を移動し、雲が通り過ぎて、光の強度が変化します。勾配の大きさの変化のピクセル値の代わりに勾配方向の変化を検出するシステムは、これらの照明の変化に対してよりロバストになります。

より一般的には、勾配の方向は、その大きさとは異なり、形状認識のコンテキストで非常に役立つ画像形態の広大な分野に密接に関連しています。

Answer 2

x 勾配と y 勾配を別々に考えると、現実世界の問題の多くが解決しやすくなります。これらの多くは非常に専門的なものですが、頭に浮かぶのはスカイライン検出です。yGradient からの優先度を与える (または情報のみを使用する) エッジ検出器は、水平線をはるかに簡単に区別できます。

1 つの特定の方向に走るエッジを検出する必要があるものはほとんどすべて、個別の x および y 勾配を利用できます。頭のてっぺんから多くの例を思いつくことはできませんが、水平方向を抑制しながら垂直方向の勾配を最大限に活用したボトルの充填レベルの自動検査に関する論文を少し前に読んだことは間違いありません。

私自身の研究では、ボアホール画像の水平レイヤーを検出するエッジ検出アルゴリズムをいくつか作成しました。これにより、水平勾配よりも垂直勾配に大きな重みが割り当てられます。これにより、ドリル跡やキャリパーアームの影が抑制され、ほぼ水平なレイヤーが強調されます。

Answer 3

異方性（方向依存）フィルターが必要な場合に使用できると思います。特定の方向のエッジのみでオブジェクトをフィルタリングしたい場合など。