sobel算子的matlab实现

%%%%%%%产生sobel算子%%%%%% %%%%%%%by mqzz %%%梯度算子,一阶导数,一阶差分,有方向的,故有水平和垂直两个模板 %%%此程序缺点:对边缘和背景做了最粗糙处理,还可以细化. clc clear X=imread('original_lena.bmp'); figure,imshow(X);title('原始图'); [ROW,COL]=size(X); %%%这步是有用的,保证W行列与原始一致. W=zeros(ROW,COL); X=double(X); %%%从第2行,第2列开始,到倒数第2行,倒数第2列 for i=2:ROW-1 for j=2:COL-1 %%%%Dx是检测水平边缘的,则它的梯度方向是垂直的,这是对X的偏导数. Dx=X(i+1,j-1)+2*X(i+1,j)+X(i+1,j+1)-X(i-1,j-1)-2*X(i-1,j)-X(i-1,j+1); %%%%Dy是检测垂直边缘的,则它的梯度方向是水平的,这是对Y的偏导数. Dy=X(i-1,j+1)+2*X(i,j+1)+X(i+1,j+1)-X(i-1,j-1)-2*X(i,j-1)-X(i+1,j-1); %%%梯度的幅值 Mag=sqrt(Dx*Dx+Dy*Dy); %%%梯度的方向角,Dy有取0的可能. %%%a(i,j)=round(180*(atan(Dx/Dy))); %%%梯度取整赋值给输出图像Wanted=W; W(i,j)=round(Mag); end end %%%阈值人为设定,随不同图像,不同目的改变. t=input('please input your threshold(0<t<=255):'); %%%最粗糙做法,大于阈值认为是边缘,设为最亮;小于则为背景,最黑 for i=1:ROW for j=1:COL if W(i,j)>t W(i,j)=255; else W(i,j)=0; end end end figure,imshow(W);title('sobel边检图');