关于MATLAB边缘检测sobel算子

关于MATLAB边缘检测sobel算子 一、sobel介绍 索贝尔算子 是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以代表原始图像，及分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。然后可用以下公式计算梯度方向。在以上例子中，如果以上的角度等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。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,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(原图);subplot(1,2,2);imshow(im2uint8(uSobel);title(Sobel处理后);% S=ms ns;程序运行结果：例2hg=zeros(3,3); %设定高斯平滑滤波模板的大小为3*3delta=0.5;for x=1:1:3 for y=1:1:3 u=x-2; v=y-2; hg(x,y)=exp(-(u2+v2)/(2*pi*delta2); endendh=hg/sum(hg(:);g = imread(jjj.jpg );f=rgb2gray(im2double(g);subplot(2,2,1),imshow(f)title(原始图像);m,n=size(f);ftemp=zeros(m,n);rowhigh=m-1;colhigh=n-1;%高斯滤波%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(x+1,y) f(x+1,y+1); A=h.*mod; ftemp(x,y)=sum(A(:); endendf=ftempsubplot(2,2,2),imshow(f)title(高斯滤波器后的图像);%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检测的原始图像);%域值分割%TH2=30; %设定阈值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(