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opencv的源碼就是使用這種方法的，大家可以參考源碼：
1 void NonMaxSuppress（int*pMag，int* pGradX，int*pGradY，SIZE sz，LPBYTE pNSRst）
2 {
3 LONG x，y;
4 int nPos;
5 // the component of the gradient
6 int gx，gy;
7 // the temp varialbe
8 int g1，g2，g3，g4;
9 double weight;
10 double dTemp，dTemp1，dTemp2;
11 //設(shè)置圖像邊緣為不可能的分界點
12 for（x=0;x《sz.cx;x++）
13 {
14 pNSRst［x］ = 0;
15 pNSRst［（sz.cy-1）*sz.cx+x］ = 0;
16
17 }
18 for（y=0;y《sz.cy;y++）
19 {
20 pNSRst［y*sz.cx］ = 0;
21 pNSRst［y*sz.cx + sz.cx-1］ = 0;
22 }
23
24 for （y=1;y《sz.cy-1;y++）
25 {
26 for （x=1;x《sz.cx-1;x++）
27 {
28 nPos=y*sz.cx+x;
29 // if pMag［nPos］==0， then nPos is not the edge point
30 if （pMag［nPos］==0）
31 {
32 pNSRst［nPos］=0;
33 }
34 else
35 {
36 // the gradient of current point
37 dTemp=pMag［nPos］;
38 // x，y 方向?qū)?shù)
39 gx=pGradX［nPos］;
40 gy=pGradY［nPos］;
41 //如果方向?qū)?shù)y分量比x分量大，說明導(dǎo)數(shù)方向趨向于y分量
42 if （abs（gy）》abs（gx））
43 {
44 // calculate the factor of interplation
45 weight=fabs（gx）/fabs（gy）;
46 g2 = pMag［nPos-sz.cx］; // 上一行
47 g4 = pMag［nPos+sz.cx］; // 下一行
48 //如果x，y兩個方向?qū)?shù)的符號相同
49 //C 為當(dāng)前像素，與g1-g3 的位置關(guān)系為：
50 //g1 g2
51 // C
52 // g4 g3
53 if（gx*gy》0）
54 {
55 g1 = pMag［nPos-sz.cx-1］;
56 g3 = pMag［nPos+sz.cx+1］;
57 }
58 //如果x，y兩個方向的方向?qū)?shù)方向相反
59 //C是當(dāng)前像素，與g1-g3的關(guān)系為：
60 // g2 g1
61 // C
62 // g3 g4
63 else
64 {
65 g1 = pMag［nPos-sz.cx+1］;
66 g3 = pMag［nPos+sz.cx-1］;
67 }
68 }
69 else
70 {
71 //插值比例
72 weight = fabs（gy）/fabs（gx）;
73 g2 = pMag［nPos+1］; //后一列
74 g4 = pMag［nPos-1］; // 前一列
75 //如果x，y兩個方向的方向?qū)?shù)符號相同
76 //當(dāng)前像素C與 g1-g4的關(guān)系為
77 // g3
78 // g4 C g2
79 // g1
80 if（gx * gy 》 0）
81 {
82 g1 = pMag［nPos+sz.cx+1］;
83 g3 = pMag［nPos-sz.cx-1］;
84 }
85
86 //如果x，y兩個方向?qū)?shù)的方向相反
87 // C與g1-g4的關(guān)系為
88 // g1
89 // g4 C g2
90 // g3
91 else
92 {
93 g1 = pMag［nPos-sz.cx+1］;
94 g3 = pMag［nPos+sz.cx-1］;
95 }
96 }
97 //--線性插值等價于dTemp1 = g1 + weight*（g2-g1）--//
98 dTemp1 = weight*g1 + （1-weight）*g2;
99 dTemp2 = weight*g3 + （1-weight）*g4;
100 //當(dāng)前像素的梯度是局部的最大值
101 //該點可能是邊界點
102 if（dTemp》=dTemp1 && dTemp》=dTemp2）
103 {
104 pNSRst［nPos］ = 128;
105 }
106 else
107 {
108 //不可能是邊界點
109 pNSRst［nPos］ = 0;
110 }
111 }
112 }
113 }
114 }
在論文中海油一個改進的插值，用二次插值代替一次插值，學(xué)過數(shù)值分析的都知道，一次插值在直線很好，但是在曲線不好，當(dāng)然二次插值也不能消除很多誤差，當(dāng)然海油牛頓插值等等。
這是當(dāng)Gx和Gy同號的情況，另一種情況自己想一下就行了。
二次插值相比較一次插值的優(yōu)點是：不用考慮哪個哪個具體的角度。其實很多人都提到了0、45、90、180的角度劃分，我這里沒有提到，原理是一樣的，我感覺直接做就好了，沒必要再去弄個中間變量過度一下，可能為了理解吧。
滯后閾值：
1. T1， T2為閾值，凡是高于T2的都保留，凡是小于T1都丟棄。
2.如果介于T1和T2之間的話，判斷是否連接T2，如果沒連接T2那就刪除。
3.T1和T2比例最好1:2/1:3
這里說明一下第二點：
A.我們的目的是找到最大邊緣變化。
B.并且保證邊緣顯示效果很好。
對于A來說，我們非最大值抑制已經(jīng)找到部分最大值，現(xiàn)在用T2再進行一遍，已經(jīng)很好的達到我們A目的了。
對于B來說，用T1去濾去可能不是最大值的點，現(xiàn)在用第二點來加強顯示，在T2附近的保留，不在的都刪除（意思就是在最小值附近）。
看下面這個例子，T1=2，T2=9 用核3X3去找T2附近的值，那就表示只有6個值可以保留，其他值都將被刪除。
第一步：整個圖像去找T》T2和T《T1的值，刪除或者保留，并且標(biāo)記記錄。
第二步：在上一步記錄的最大值附近尋找存在的值，直接刪除或者保留。
工商網(wǎng)監(jiān)
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