專題講座資料（2021-2022年）關(guān)于MATLAB邊緣檢測sobel算子

1、 關(guān)于MATLAB邊緣檢測sobel算子 一、sobel介紹 索貝爾算子 是圖像處理中的算子之一，主要用作邊緣檢測。在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來運算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產(chǎn)生對應(yīng)的梯度矢量或是其法矢量。該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。如果以代表原始圖像，及分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測的圖像，其公式如下:圖像的每一個像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下的公式結(jié)合，來計算梯度的大小。然后可用以下公式計算梯度方向。在以上例子中，如果以上的角度等于零，即代表圖像該處擁有縱向邊緣，左方

2、較右方暗。2、 程序例1clear all;close all;f=imread(dsy.jpg);u=rgb2gray(f);F=double(f);U=double(u);H,W=size(u);uSobel=u;% ms=0;% ns=0;for i=2:H-1 for j=2:W-1 Gx=(U(i+1,j-1)+2*U(i+1,j)+F(i+1,j+1)-(U(i-1,j-1)+2*U(i-1,j)+F(i-1,j+1); Gy=(U(i-1,j+1)+2*U(i,j+1)+F(i+1,j+1)-(U(i-1,j-1)+2*U(i,j-1)+F(i+1,j-1); uSobel(i,

3、j)=sqrt(Gx2+Gy2);% ms=ms+uSobel(i,j);% ns=ns+(uSobel(i,j)-ms)2; end end% ms=ms/(H*W);% ns=ns/(H*W);subplot(1,2,1);imshow(f);title(原圖);subplot(1,2,2);imshow(im2uint8(uSobel);title(Sobel處理后);% S=ms ns;程序運行結(jié)果：例2hg=zeros(3,3); %設(shè)定高斯平滑濾波模板的大小為3*3delta=0.5;for x=1:1:3 for y=1:1:3 u=x-2; v=y-2; hg(x,y)=exp

4、(-(u2+v2)/(2*pi*delta2); endendh=hg/sum(hg(:);g = imread(jjj.jpg );f=rgb2gray(im2double(g);subplot(2,2,1),imshow(f)title(原始圖像);m,n=size(f);ftemp=zeros(m,n);rowhigh=m-1;colhigh=n-1;%高斯濾波%for x=2:1:rowhigh-1 for y=2:1:colhigh-1 mod=f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(

5、x+1,y) f(x+1,y+1); A=h.*mod; ftemp(x,y)=sum(A(:); endendf=ftempsubplot(2,2,2),imshow(f)title(高斯濾波器后的圖像);%3*3的soble算子%sx=-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1;sy=-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1;for x=2:1:rowhigh-1 for y=2:1:colhigh-1 mod=f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1); f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1);f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1); fsx=sx.*mod; fsy=sy.*mod; ftemp(x,y)=max(abs(sum(fsx(:),(abs(sum(fsy(:); endendfs=im2uint8(ftemp);subplot(2,2,3),imshow(fs)title(用soble檢測的原始圖像);%域值分割%TH2=30; %設(shè)定閾值for x=2:1:rowhigh-1 for y=2:1:colhigh-1 if (fs(x,y)=TH2)&(fs(x,y-1) fs(x,y+1) ) fs(x,y)=200; elseif(fs(x,y)=TH2)&( (fs(x-1,y) fs(