Sobel边缘检测算法
2016-07-29 17:59
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在看女神 candycat1992的《Unity Shader入门精要》12章关于边缘检测的部分提到了Sobel检测算子,另外还有Roberts和Prewitt检测算子,通过算子来计算梯度从而进行边缘检测。
严格来说,Sobel不是算法,只是算子,同样的Roberts和Prewitt算子都可以用于该边缘检测算法,可以对图片进行描边,鉴于是转载,我就原封不动地拿过来了,故在此说明。
转载请注明出处: http://blog.csdn.net/tianhai110
索贝尔算子(Sobel operator)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灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量
Sobel卷积因子为:
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A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下:
具体计算如下(就是上面的展开,不用看了。。。):
其中f(a,b), 表示图像(a,b)点的灰度值;
图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合,来计算该点灰度的大小:
通常,为了提高效率 使用不开平方的近似值:
如果梯度G大于某一阀值 则认为该点(x,y)为边缘点。
然后可用以下公式计算梯度方向:
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。
严格来说,Sobel不是算法,只是算子,同样的Roberts和Prewitt算子都可以用于该边缘检测算法,可以对图片进行描边,鉴于是转载,我就原封不动地拿过来了,故在此说明。
转载请注明出处: http://blog.csdn.net/tianhai110
索贝尔算子(Sobel operator)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灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量
Sobel卷积因子为:
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A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下:
具体计算如下(就是上面的展开,不用看了。。。):
Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) + 1*f(x+1,y-1) +(-2)*f(x-1,y) + 0*f(x,y)+2*f(x+1,y) +(-1)*f(x-1,y+1) + 0*f(x,y+1) + 1*f(x+1,y+1) = [f(x+1,y-1)+2*f(x+1,y)+f(x+1,y+1)]-[f(x-1,y-1)+2*f(x-1,y)+f(x-1,y+1)] Gy =1* f(x-1, y-1) + 2*f(x,y-1)+ 1*f(x+1,y-1) +0*f(x-1,y) 0*f(x,y) + 0*f(x+1,y) +(-1)*f(x-1,y+1) + (-2)*f(x,y+1) + (-1)*f(x+1, y+1) = [f(x-1,y-1) + 2f(x,y-1) + f(x+1,y-1)]-[f(x-1, y+1) + 2*f(x,y+1)+f(x+1,y+1)]
其中f(a,b), 表示图像(a,b)点的灰度值;
图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合,来计算该点灰度的大小:
通常,为了提高效率 使用不开平方的近似值:
如果梯度G大于某一阀值 则认为该点(x,y)为边缘点。
然后可用以下公式计算梯度方向:
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。
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