基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现.doc

基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现.doc基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现摘要:边缘检测在数字图像处理中有着重要的应用。边缘是图像的最基本特征。该文利用Sobel算子对图像进行水平和垂直的边缘提取,并对图像进行MATLAB仿真比较,仿真实验表明,该方法对图像边缘的检测精度较高,抗噪声能力强,提高了图像边缘检测效果。关键词:边缘检测;Sobel算子;MATLAB 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)19-5314-02 BasedonSobelEdgeDetectionOperatorofMATLABImplementation WUShu-lu (Qinghai&TVUniversity,Xi'ning810008,China) Abstract:,Sobeloperatortotheimagehorizontalandverticaledgedetection,parisonMATLABsimulation,simulationexperimentsshowthatthemethodhashighprecisioninimagedetection,anti-noiseabilityandimprovingtheimageedgedetection. Keywords:edgedetection;sobeloperator;MATLAB 边缘检测技术对于数字图像非常重要,边缘是所要提取目标和背景的边界线,提取出边缘才能将目标和背景区分开。图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看做一个阶跃,图像的边缘部分集中了图像的大部分信息,图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图像分割所依赖的重要特征。最简单的边缘检测方法是边缘检测算子。Sobel算子利用像素点上下左右四个方向像素的权重算法,根据在边缘点处达到极值这一现象进行边缘的检测。其中Sobel算子对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,是一种较为常用的边缘检测方法。针对经典Sobel算子对边缘具有很强的方向性特点,本文利用Sobel算子对图像进行水平和垂直的边缘提取,最后对图像进行MATLAB仿真比较,从仿真的结果可以看出,此算法具有较好的检测精度。 1目前主要的几种经典的边缘检测算子比较边缘检测算子对图像中灰度的变化进行检测,通过求一阶导数极值点或二阶导数过零点来检测边缘。在数字图像中实现图像与模块卷积运算时,运算速度与选取的模块大小有直接关系,模块越大,检测效果越明显,速度越慢,反之则效果差一点,但速度提高很多。其次,抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的,就各种算法而言,有的边缘定位能力比较强,有的抗噪声能力比较强。 1)Roberts算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法,提取边缘的结果边缘较粗,边缘定位不是很准确,容易丢失一部分边缘,同时没有经过图像平滑计算,因此不能抑制噪声。 2)Sobel算子和Prewitt算子提取边缘的结果差不多。两者对噪声都具有平滑作用。虽然产生了较好的边缘效果,但也