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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33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33邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：
2、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, f=imread(peppers.png); f=rgb2gray(f);
3、f=im2double(f); figure,imshow(f),title(原始图像); SFST Threshold =edge(f,sobel,horizontal); figure,imshow(SFST),title( 水平图像边缘检测); VSFAT Threshold=edge(f,sobel,vertical); figure,imshow(VSFAT),title(垂直图像边缘检测); s45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2; 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;1 0 -1;2 1 0; SFST135=imfilter(f,s135,replicate); SFST135=SFST135=Threshold; figure,imshow(SFST135),title(135度角图像边缘检测); ,