私は前に、関連する質問を：Image segmentations with gradient filled regions識別勾配満たさ地域
しかし、今回は、私は（私が思うに）より単純な問題を抱えています。与えられた領域（ピクセルの集合）について、私はそれが線形勾配で満たされているかどうかを知りたい。これを行うには、3X3ソーベルフィルターを使ってx方向とy方向の画像勾配を見つけ出し、勾配の方向を調べることを考えました。この方向が一定のままであれば、その領域は勾配が満たされた領域として分類される。
これは水平方向と垂直方向の勾配では機能しますが、一般的には機能しません。例えば、45度の直線勾配のため、勾配の方向はかなり私はこれが起こって、どのようにそれを修正することです理由を理解することはできませんよ
1〜3の間に隣接する画素に変化しているようです。理論的には、どこでも1でなければならない。
Wikipediaは言う：
Sobelオペレータは、純粋な中央差分演算子に関連したアーティファクトを削減しながら、は完璧な回転対称を持っていません。 Scharrはこのプロパティの最適化について検討しました。
はここで勉強幸せSharrの論文、だ...フィルタは、サイズ5×5が提示された最大カーネルが、最も頻繁に使用されるものである:) http://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/volltexte/2000/962/pdf/Diss.pdfあなたは右、ちょうどガウスを使用するアイデアを持っています空間微分を計算するときにフィルタリングします。 最後に、方位画像の勾配の大きさの暗いピクセルを選択して、グラデーションの塗りつぶし領域を取得します。
編集 ウィキペディアの記事Gaussian filters。私のコードで
が、私は次の畳み込みカーネル（水平その後、垂直デリバティブ）を使用：概念実証として{
{0.00623304, 0.012975, 0., -0.012975, -0.00623304},
{0.0259501, 0.054019, 0., -0.054019, -0.0259501},
{0.0581332, 0.121013, 0., -0.121013, -0.0581332},
{0.0259501, 0.054019, 0., -0.054019, -0.0259501},
{0.00623304, 0.012975, 0., -0.012975, -0.00623304}
}
{
{0.00623304, 0.0259501, 0.0581332, 0.0259501, 0.00623304},
{0.012975, 0.054019, 0.121013, 0.054019, 0.012975},
{0., 0., 0., 0., 0.},
{-0.012975, -0.054019, -0.121013, -0.054019, -0.012975},
{-0.00623304, -0.0259501, -0.0581332, -0.0259501, -0.00623304}
}
を、これは、それが含まれているテスト画像を使用して、Mathematicaで見ることができる方法です傾斜勾配領域と垂直勾配領域：
を実行した場合でも、著者に尋ねるか、トランスレータを使用することができ、知りませんが、私はあなたが提案し何を感じることができます。これまでのところ、私は、ソーベルフィルタを適用する前に、ガウスぼかしで元の画像を平滑化しようとしたが、それは私の問題を解決していません。あなたは何か違うことを示唆していますか？また、あなたのイメージが水平または垂直方向のグラデーションを使用するように見える、あなたは45度を言うの角度勾配を試着しましたか？ – Aarkan
あなたは画像が傾斜と垂直の両方のグラデーション塗り領域を含むご覧ください。私は畳み込みカーネルを追加する答えを編集しました。あなたは好みの畳み込みエンジンでそれらを使うことができます。 –
あなたがそれに続く色のラインの観点から勾配を考える場合は、非直線（回転）を描画すると、一つ以上のセグメンテーションを必要としていることがわかります。現実の世界ではありませんが、画像にはピクセルが限られています。 – vulkanino