Sobel算子图像边缘提取Matlab代码_matlab_边缘提取

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5星 · 超过95%的资源 86 浏览量 2022-09-25 01:46:14 上传评论 3 收藏 850B RAR 举报

在图像处理领域，边缘检测是至关重要的一步，它有助于识别图像中的特征边界，为后续的图像分析、目标识别和图像理解提供基础。Sobel算子是一种广泛应用的边缘检测方法，尤其在实时处理和计算效率方面表现出色。本知识点将详细探讨Sobel算子的原理、实现过程以及如何在Matlab环境中编写相关代码。 Sobel算子是一种基于微分的边缘检测方法，通过计算图像灰度值在水平和垂直方向的梯度来确定边缘位置。Sobel算子的核函数由两个3x3的矩阵构成，分别用于检测水平和垂直方向的边缘：水平Sobel算子： ``` [-1 0 1] [-2 0 2] [-1 0 1] ``` 垂直Sobel算子： ``` [1 2 1] [0 0 0] [-1 -2 -1] ``` 这两个核分别与图像进行卷积，得到图像在水平和垂直方向的梯度。然后通过计算这两个梯度的平方和及其平方根，我们可以得到图像的梯度幅度和方向。在Matlab中实现Sobel算子边缘提取，通常包括以下步骤： 1. **读取图像**：我们需要加载待处理的图像，这可以使用`imread`函数完成。 2. **预处理**：图像可能需要进行灰度化处理，如果初始图像为彩色。这可以通过`rgb2gray`函数实现。 3. **计算梯度**：使用`filter2`或`imfilter`函数对图像应用Sobel算子，获取水平和垂直梯度。 4. **组合结果**：将水平和垂直梯度通过欧几里得距离公式计算梯度幅度，然后使用`sqrt`函数求平方根。 5. **阈值处理**：设定一个阈值，将梯度幅度低于阈值的像素设为0，高于阈值的保留，从而突出边缘。 6. **显示结果**：使用`imshow`函数展示原始图像和边缘检测后的图像，便于对比。在提供的压缩包文件`zwsAYRWSd1.m`中，应包含了实现这些步骤的Matlab代码。打开并阅读这个文件，你可以看到具体如何应用上述概念和函数来执行Sobel边缘检测。在实际应用中，可能还需要根据具体需求调整阈值或其他参数，以优化边缘检测效果。通过理解和实践Sobel算子在Matlab中的实现，你不仅可以掌握一种基本的边缘检测技术，还能深入理解图像处理的基本流程和Matlab编程技巧。这对于进一步学习其他复杂的图像处理算法和工具，如Canny算子、Hough变换等，具有很大的帮助。

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Sobel算子图像边缘提取Matlab代码.rar （1个子文件）

zwsAYRWSd1.m 2KB

%Function:Simple Edge Detection %Data:3rd Oct.,2008 clc; clear all; close all; %%%%%%%%%%%%%%%% %%% Imread %%% %%%%%%%%%%%%%%%% I0=imread('picturename.jpg'); I=rgb2gray(I0); J0=double(I); J_x=J0; J_y=J0; J=J0; [M,N]=size(I); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Sobel Operator Filtering %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Sobel_x=(1/4)*[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; Sobel_y=(1/4)*[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; [W_S,W_S]=size(Sobel_x); Half_W_S=(W_S-1)/2; %Filtering with Matrix Sobel_x to Get gx for p=Half_W_S+1:M-Half_W_S for q=Half_W_S+1:N-Half_W_S filter_sum=0; for k=-Half_W_S:Half_W_S for l=-Half_W_S:Half_W_S filter_sum=filter_sum+J0(p+k,q+l)*Sobel_x(k+Half_W_S+1,l+Half_W_S+1); end end J_x(p,q)=filter_sum; end end %Filtering with Matrix Sobel_y to Get gy for p=Half_W_S+1:M-Half_W_S for q=Half_W_S+1:N-Half_W_S filter_sum=0; for k=-Half_W_S:Half_W_S for l=-Half_W_S:Half_W_S filter_sum=filter_sum+J0(p+k,q+l)*Sobel_y(k+Half_W_S+1,l+Half_W_S+1); end end J_y(p,q)=filter_sum; end end %J Indicates the Magnitude of the Gradient J=(J_x.^2+J_y.^2).^(1/2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% Edge Detection %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Choose a Appropriate T Order_matrix=J(Half_W_S+1:M-Half_W_S,Half_W_S+1:N-Half_W_S); [M_O,N_O]=size(Order_matrix); Order_sequence0=[]; for i=1:M_O Order_sequence0=[Order_sequence0,Order_matrix(i,:)]; end Order_sequence=sort(Order_sequence0); T_location=round(0.95*M_O*N_O); T=Order_sequence(1,T_location); fprintf('\nT=%f\n',T); %Saving the Result Edge Map for m=1:M for n=1:N if J(m,n)>=T J(m,n)=255; else J(m,n)=0; end end end %%%%%%%%%%%%%%%% %%% Figure %%% %%%%%%%%%%%%%%%% subplot(1,2,1); imshow(uint8(I));title('Original Gray Image'); subplot(1,2,2); imshow(uint8(J));title('Edge Detected Image');