基于SOBEL算子图像边缘检测的MATLAB实现
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C mp tr n we g n e h o g o u K o l ea d T c n l y电脑知识与技术 e d oV ., o1, uy2 1, P5 1— 3 5 d 6N . J l 0 0 P .3 4 5 1 9
基于 S b l o e算子图像边缘检测的 T AB实现 MA L吴术 路(青海广播电视大学,海西宁 8 0 0 )青 10 8
摘要:边缘检测在数字图像处理中有着重要的应用。边缘是图像的最基本特征。该文利用 S b l o e算子对图像进行水平和垂直的边缘提取,对图像进行 MA L B仿真比较,真实验表明,方法对图像边缘的检测精度较高。噪声能力强 .高了图像边缘检测并 TA仿该抗提效果。
关键词:缘检测;o e算子; T A 边 S bl MA L B中图分类号: P 9 T 31文献标识码: A文章编号:0 9 3 4 (0 0 1— 3 4 0 1 0 - 0 42 1 )9 5 1— 2
Ba e n S b l g tc i n Op r t ro ATLAB I pe e t t n s d o o e Ed e Dee t e a o f o M m lm n a o iW U hu u S -l
( n h i T iesy Xi ig8 0 0, ia Qig a& V Unv r t, n 1 0 8 Ch ) i n nAbsr c:Ea e e to n t iia m a e pr c sig ha m po tn p lc to .Ed e i e m os sc f au e ft e i a e n ti ta t ge d tc n i he dg tli g o esn si i ra ta p iai ns g st h tbai e t r so h m g .I h s p pe,S e pe ao o t e i a e ho z ntla ria d e dee to a r ob lo rt rt h m g r o a nd vetc le g t c n,a d i a e c m p rs n M A TL i i n m g o a o i AB i ua o sm lt n,smult x r— i i a on e pe i i
me t s o t
a t e me o a i h p e i o g ee t n a t— os b l n mp o ig t ei g d e d tci n ns h w t h t d h sh g r cs n i i h h i n ma e d tc o, n n i a i t a d i r v n i i e i y h ma e e g ee t . oKe o d y w r s:e g e e to d e d tci n;s e pea o;M ATL ob lo rt r AB
边缘检测技术对于数字图像非常重要,缘是所要提取目标和背景的边界线,边提取出边缘才能将目标和背景区分开。图像的边
缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看做一个阶跃 .图像的边缘部分集中了图像的大部分信息, 图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的,时也是图像分割所依赖的重要特征。最简单的边缘检测同方法是边缘检测算子。S bl子利用像素点上下左右四个方向像素的权重算法,据在边缘点处达到极值这一现象进行边缘的检 oe算根测。中 Sb l子对噪声具有平滑作用,供较为精确的边缘方向信息,其 oe算提是一种较为常用的边缘检测方法。对经典 Sb l子对针 o e算边缘具有很强的方向性特点,文利用 S bl子对图像进行水平和垂直的边缘提取,后对图像进行 MA L B仿真比较,仿真本 oe算最 TA从的结果可以看出,此算法具有较好的检测精度。
l目前主要的几种经典的边缘检测算子比较边缘检测算子对图像中灰度的变化进行检测,过求一阶导数极值点或二阶导数过零点来检测边缘。在数字图像中实现图像通与模块卷积运算时,算速度与选取的模块大小有直接关系,块越大,测效果越明显,度越慢,之则效果差一点,速度提高运模检速反但很多。其次,抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的,各种算法而言,的边缘定位能力比较强,的抗噪声能力比较强。就有有
1 R br算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法,取边缘的结果边缘较粗,缘定位不是很准确,易丢失一部分边缘, ) oe s t提边容同时
没有经过图像平滑计算。因此不能抑制噪声。 2 Sbl子和 Pe i算子提取边缘的结果差不多。两者对噪声都具有平滑作用。虽然产生了较好的边缘效果, ) oe算 rwt t但也检测出了一
些伪边缘,得边缘比较粗,低了检测定位精度。使降
3 L pai f asinL G)两种算子的结合,子提取边缘的结果比较完整,置比较准确,含有很多噪声点。 ) ale no G us (o是 a a算位但 4 C ny算子是一类最优边缘检测算子,取的边缘最为完整,且边缘的连续性很好,位比较精确。在实际应用中编程较 ) an提而定但为复杂且运算较慢。
2S b l子 o e算如果用 S b l子检测图像的边缘的话,以先分别用水平算子和垂直算子对图像进行卷积,到的是两个矩阵。 oe算可得
Sbl度算子是先做成加权平均,微分,后求梯度,算公式表示为: o e梯再然计 f(y 一, 1 2(, 1 f+, 1 f一, 1 2(y 1 f+, 1 xx ) x 1+ ) f y ) ( l+ ) ( 1 - ) f, ) ( 1 - ),,= y+ x++ x y -x y一 x -一x y f(,= x 1+ )2(-,+(-, 1 f+, 1 2( l )f+, 1/x )一, 1 f 1 )f 1+ ) ( l - ) f+, -( l+) y y+ x y x y -x y - x y x y 二维图像的灰度值函数 f,)其梯度表示为: ( Y, xG (y=f x ) yx ) Fx ) l,+f, I,] x y y
收稿日期:0 0 4 2 2 1 -0— 8
作者简介:术路 ( 9 4 )男,江安古人,要从事计算机教学。吴 16一,浙主5 4 31 人工■簟麓识别技术 * 本栏目责任编辑:唐一东
基于SOBEL算子图像边缘检测的MATLAB实现
第 6卷第 1 9期
(0 0年 7月) 21
C mp t n we g n e h o g o ue K o l ea dT c n l y电脑知识与技术 r d o
3M AT . LAB程序实现及其仿真结果31M ATLAB部分程序 .
fi ra ( ep rp g;=m ed p es n g p .frb ga (;=g 2 ryf]f i d u l m: - _ m2 o b e
%使用垂直 Sbl子 . oc箅自动选择阈值『 S A heh l= de,o e,e
t a' V F TT rso]eg( bl' rcl;%边缘探测 d fs"v i ) i r。m hwftl f ue iso (,t (原始图像, g )ie ), %显示原始图像 i r, hwV F r,t f uemso (S Artl(垂直图像边缘检测; g i )ie %显示边缘探测图像%使用水平和垂直 S bl子, oe算自动选择阈值 S S= d e .o e' h eh l; F T e g ( b l rs o ) ts, T d i r, hwS S )ie水平和垂直图像边缘检测 1 f uemso (F T, l g i t ( t; %显示边缘探测图像%使用指定 4 5度角 S b l子滤波器,定阂值 oe算指 s5[2一 ; 1 ; 12; 4=一 l一 1 ] 0 0 0 S S 4=m ie(s 5' pia ' F T 5 i f t f4,e l t ) l r, r c e;S T45 FS FS=S T45>=Th e h l: r s o d
i r, hw S S 4 )ie 4 fuemso (F T 5, l '5度角图像边缘检测; g i t ( t%显示边缘探测图像32仿真结果图 .图 1仿真结果图
图 l仿真结果图。为33实验结果分析 .
在本实验中使用 Sb l子在 3个方向进行了图像边缘检测,程序运行结果可以看出,5度角 S bl子生成的边缘检测图 oe算从 4 oe算像呈现出浮雕效果,平和垂直 S b l子检测出的边缘多于单个方向上检测出的边缘。水 oe算 S b l子利用像素的上、、、 oe算下左右邻域的灰度加权算法,据在边缘点处达到极值这一原理进行边缘检测。该方法不但产生根
较好的检测效果 .且对噪声具有平滑作用,以提供较为精确的边缘方向信息。但是,抗噪声好的同时也存在检测到伪边缘,而可在定位精度不高的缺点。
4结束语由于 S h l子是滤波算子的形式,于提取边缘,以利用快速卷积函数,简单有效, oe算用可因此应用广泛。由于 S b l子没有严 oe算格地模拟人的视觉生理特征 .以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。如果在 S b l子处理图像之前对图片进行预处理,出所 oe算突图片的边缘线条部分
,么再经 S b l子运算后的边缘线条将会精确得多。那 o e算 。 。
参考文献:『1襄培 . a a 1秦 M t b图像处理与界面编程宝典【 .京: l M]北电子工业出版社 2 0 . 09 『1 2张汗灵 . T A MA L B在图像处理中的应用『 .京:华大学出版社 0 8 M]北清 20 .
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