《Sobel算子》PPT课件

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1、Sobel算子一、Sobel边缘检测算子在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：(1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。(2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。(3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位，边缘的方位可能是梯度角。二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算

2、梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：其中的偏导数Sx和Sy可用卷积模板来实现。Sx=(Z1+2Z2+Z3)-(Z7+2Z8+Z9)Sy=(Z1+2Z4+Z7)-(Z3+2Z6+Z9)Sobel算子算法的优点是计算简单，速度快。但是由于只采用了2个方向的模板，只能检测水平和垂直方向的边缘，因此这种算法对于纹理较为复杂的图像，其边缘检测效果就不是很理想。该算法认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点时都是边缘点。这种判断欠合理，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大。三、模板方向的改变四、Sobel算子图像边缘检测的MATLB程序实现

3、>>f=imread('peppers.png');>>f=rgb2gray(f);>>f=im2double(f);>>figure,imshow(f),title('原始图像');>>[SFSTThreshold]=edge(f,'sobel','horizontal');>>figure,imshow(SFST),title('水平图像边缘检测');>>[VSFATThreshold]=edge(f,'sobel','vertical');>>figure,imshow(VSFAT),title('垂直图像边缘检测');>>s45=[-2

4、-10;-101;012];>>SFST45=imfilter(f,s45,'replicate');>>SFST45=SFST45>=Threshold;>>figure,imshow(SFST45),title('45度角图像边缘检测');>>s135=[0-1-2;10-1;210];>>SFST135=imfilter(f,s135,'replicate');>>SFST135=SFST135>=Threshold;>>figure,imshow(SFST135),title('135度角图像边缘检测');>>