邊緣檢測運算元 一階之Sobel（索貝爾）運算元

sobel運算元的檢測過程

將影象的每乙個點都用sobel運算元做卷積：乙個用來檢測垂直邊緣，乙個用來檢測水平邊緣，而最後兩個卷積的最大值將作為該點的輸出，即檢測後的灰度。

sobel運算元

sobel運算元包括兩組3*3的矩陣，左邊的表示垂直，右邊的表示水平。將它與影象作平面卷積，即可分別得出垂直及水平的亮度差分近似值。

主要**

clear all; 

close all;
imag = imread('face7.jpg');  %讀取關鍵幀
imag = rgb2gray(imag);        %轉化為灰度圖
subplot(131);imshow(imag):title('原圖'); 
[high,width] = size(imag);   % 獲得影象的高度和寬度
f2 = double(imag);        
u = double(imag);       
usobel = imag;
for i = 2:high - 1   %sobel邊緣檢測
for j = 2:width - 1
gx = (u(i+1,j-1) + 2*u(i+1,j) + f2(i+1,j+1)) - (u(i-1,j-1) + 2*u(i-1,j) + f2(i-1,j+1));
gy = (u(i-1,j+1) + 2*u(i,j+1) + f2(i+1,j+1)) - (u(i-1,j-1) + 2*u(i,j-1) + f2(i+1,j-1));
usobel(i,j) = sqrt(gx^2 + gy^2); 
endend 
subplot(132);imshow(im2uint8(usobel)):title('邊緣檢測後');  %畫出邊緣檢測後的影象
% matlab自帶函式邊緣檢測
% k為獲取得到的關鍵幀的灰度圖
bw3 = edge(imag,'sobel', 0.09);
subplot(133);imshow(bw3,):title('matlab自帶函式邊緣檢測');在這裡插入**片

邊緣檢測之Sobel檢測運算元

在討論邊緣運算元之前，首先給出一些術語的定義 1 邊緣 灰度或結構等資訊的突變處，邊緣是乙個區域的結束，也是另乙個區域的開始，利用該特徵可以分割影象。2 邊緣點 影象中具有座標 x，y 且處在強度顯著變化的位置上的點。3 邊緣段 對應於邊緣點座標 x，y 及其方位 邊緣的方位可能是梯度角。二 sob...

一階微分邊緣檢測運算元

l運算元的原理 roberts運算元 sobel 運算元和prewitt 運算元是三種常用微分邊緣檢測運算元 5 這三個運算元都以一階導數為基礎，先通過合適的微分運算元計算出影象的梯度矩陣，再對梯度矩陣進行二值化從而得到影象的邊緣。這三種演算法的原理如下，其中i為影象矩陣，g i,j 為最終的梯度矩...

imgproc模組 Sobel邊緣檢測運算元

1.目的 1 如何使用opencv函式sobel對影象求導數 2 如何使用opencv函式scharr對影象求導數 2.原理 1 影象邊緣 影象邊緣是影象畫素發生顯著變化的位置。使用卷積運算可以近似計算影象梯度，檢測影象邊緣，梯度值大意味影象內容發生顯著變化，可以認為該處為影象的邊緣處。2 sobe...