sobeL 算子
canny sobel算子
基于sobel 、canny 的边缘检测实现一．实验原理Sobel 的原理：索贝尔算子（Sobel operator ）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，其公式如下:101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭ 121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭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。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。
与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。
各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。
由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
sobel边缘检测算法参数
Sobel边缘检测算法是一种离散微分算子，主要用于边缘检测。
该算法结合了高斯平滑和微分操作，因此具有强大的抗噪声能力。
在具体应用中，Sobel算子包括两组3*3的矩阵，左边的用于检测垂直边缘，右边的用于检测水平边缘。
在使用Sobel算子进行边缘检测时，可以设置不同的参数来控制算法的灵敏度。
主要的参数包括：
1. 图像深度（ddepth）：指输入图像的深度。
2. 求导阶数（dx, dy）：0表示这个方向上没有求导，取值为0、1。
3. Sobel算子的大小（ksize）：即卷积核的大小，必须为奇数如1、3、5、7，默认为3。
如果ksize = -1，则使用3*3的Scharr算子。
4. 缩放导数的比例常数（scale）：默认情况为没有伸缩系数。
5. 图像边界的模式（borderType）：默认cv2.BORDER_DEFAULT。
sobel算子计算梯度
sobel算子计算梯度
Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，用于计算图像中像素点的梯度值。
该算子由两个3x3的卷积核组成，分别用于计算图像中水平和竖直方向的梯度。
具体而言，Sobel算子可以通过以下公式来计算梯度值：
Gx = [-1 0 1 Gy = [-1 -2 -1
-2 0 2 0 0 0
-1 0 1] 1 2 1]
其中Gx和Gy分别代表水平和竖直方向的梯度值，[-1 0 1]和[-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]分别代表水平和竖直方向的卷积核矩阵。
在计算梯度值时，可以通过将Sobel算子与图像进行卷积运算，然后取得卷积结果中的梯度值来实现。
具体而言，可以采用以下步骤来计算Sobel算子的梯度值：
1. 将原图像转换为灰度图像，以方便进行计算。
2. 对灰度图像进行填充，以避免卷积结果的边角处出现不完整的像素值。
3. 将Sobel算子矩阵与填充后的灰度图像进行卷积运算，即可得到水平和竖直方向的梯度值。
4. 根据得到的梯度值，可以进一步计算出每个像素点的梯度大小和梯度方向。
通过计算图像中像素点的梯度值，可以有效地检测出图像中的边缘和轮廓，为后续的图像处理和分析提供有价值的信息。
sobel算子边缘检测原理
sobel算子边缘检测原理Sobel算子是一种常用于边缘检测的算子。
它采用了离散微分算子的方法，通过计算像素点与其周围像素点的灰度差异来检测边缘。
边缘是图像中明显的灰度变化的地方，是图像中物体间的分界线。
边缘检测的目的就是找到图像中的这些边缘。
Sobel算子是基于图像的灰度梯度的计算来实现边缘检测的。
在图像中，像素点处的灰度值代表了其周围像素的强度值。
梯度是指一个函数在其中一点的变化率。
在图像处理中，梯度可以指的是图像灰度值的变化率。
Sobel算子通过计算像素点的灰度梯度来检测边缘。
Sobel算子的原理是通过对图像进行两次卷积操作来计算梯度。
一次卷积操作用于在水平方向上计算梯度，另一次卷积操作用于在垂直方向上计算梯度。
对于一个图像中的像素点A，它的灰度梯度可以通过以下公式计算得到：G = abs(Gx) + abs(Gy)其中，G是像素点A的灰度梯度，Gx是像素点A在水平方向上的梯度，Gy是像素点A在垂直方向上的梯度。
Sobel算子采用了以下两个3×3模板来进行卷积操作：水平方向上的Sobel算子模板：[-101-202-101]垂直方向上的Sobel算子模板：[-1-2-1000121]在进行卷积操作时，将模板分别与图像中的像素点进行对应位置上的乘法运算，并将结果相加得到像素点的梯度值。
这样就可以得到整个图像的灰度梯度图像。
通过计算像素点的灰度梯度，我们可以找到图像中的边缘。
边缘通常具有较大的梯度值，因为边缘上存在明显的灰度变化。
因此，我们可以通过设定一个阈值来筛选出图像中的边缘。
Sobel算子在实际应用中有一些优点。
首先，它是一种简单而高效的边缘检测方法。
其次，Sobel算子可以用来检测水平和垂直方向上的边缘，因此可以检测到更多的边缘信息。
此外，Sobel算子还可以通过调整模板的尺寸来适应不同大小图像的边缘检测需求。
然而，Sobel算子也存在一些缺点。
首先，Sobel算子对噪声比较敏感，可能会在噪声处产生较大的边缘响应。
用sobel算子计算梯度例题
用sobel算子计算梯度例题Sobel算子是一种简单而常用的边缘检测算法，可以用于计算图像灰度值的一阶差分，从而得到图像领域的梯度。
Sobel算子基于离散卷积操作，对图像的每个像素点应用一个3x3的卷积核，计算其在x和y方向上的梯度，最终得到梯度幅值和方向。
下面是一个使用Sobel算子计算梯度的例题。
假设我们有一个灰度图像，如下所示：```23 44 56 34 1240 41 65 21 1719 32 43 71 2926 38 79 74 3653 31 68 25 47```我们首先需要定义两个Sobel卷积核，一个用于计算x方向上的梯度，另一个用于计算y方向上的梯度。
这两个卷积核如下所示：```Sx = [[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]]Sy = [[-1, -2, -1],[ 0, 0, 0],[ 1, 2, 1]]```接下来，我们将这两个卷积核分别应用于原始图像，计算每个像素点在x和y方向上的梯度。
对于x方向上的梯度，我们通过将Sx卷积核与原始图像进行离散卷积操作，得到如下结果：```-34 -34 -77 -51 22-30 -24 -135 -50 3214 -9 -106 -17 4219 -41 -85 -59 1322 -37 -57 9 50```对于y方向上的梯度，我们通过将Sy卷积核与原始图像进行离散卷积操作，得到如下结果：```-95 -132 -9 37 -1225 82 -120 -57 -64-58 -56 -43 -7 2811 -6 36 35 -222 -7 41 42 5```接下来，我们可以使用计算得到的梯度值来得到梯度幅值。
梯度幅值可以简单地通过计算每个像素点在x和y方向上梯度值的模来得到。
```104 150 86 65 2252 102 144 72 5364 59 113 74 5029 43 95 84 1531 43 71 44 52```最后，我们还可以计算梯度方向，通过计算每个像素点在x和y方向上梯度值的反正切来得到。
cvinvoke.sobel原理
cvinvoke.sobel原理Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它利用图像的空间梯度来识别不同区域之间的边界。
本文将详细介绍Sobel算子的原理及其在图像处理中的应用。
第一部分：Sobel算子的背景和原理在介绍Sobel算子之前，我们先来了解一下边缘检测的概念。
边缘通常是图像中颜色、亮度或纹理等视觉特征的突变之处。
在图像处理中，我们经常需要识别和提取出图像中的边缘信息，例如在物体检测、图像分割和特征提取等领域。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它利用图像中的亮度变化来寻找边缘。
Sobel算子构建了两个卷积核，分别用于计算图像中水平和垂直方向的梯度。
这两个卷积核分别为：Gx = [-1 0 1 Gy = [-1 -2 -1-2 0 2] 0 0 0-1 0 1] 1 2 1]其中Gx和Gy分别表示水平和垂直方向的梯度运算。
Sobel算子通过将这两个卷积核与图像进行卷积操作，得到了两个梯度图像分量，即水平方向梯度图像和垂直方向梯度图像。
然后，通过对这两个梯度图像进行平方和开方运算，我们可以得到最终的边缘图像。
第二部分：Sobel算子的实现步骤接下来，我们将详细说明Sobel算子的实现步骤。
步骤一：灰度变换在使用Sobel算子进行边缘检测之前，首先需要将原始图像转换为灰度图像。
这是因为灰度图像只包含亮度信息，而不包含颜色信息，这样有助于提取边缘信息。
步骤二：图像卷积接下来，我们需要将卷积核与灰度图像进行卷积操作。
这一步骤可以通过使用卷积运算的公式来实现。
对于每个像素点，我们需要用卷积核中的数值与其周围像素点的数值相乘，并将结果相加，最后再除以一个标准化因子。
这个过程可以通过遍历整个图像来完成，对于每个像素点(i, j)：1. 获取像素点(i, j)的8邻域像素值。
2. 用Gx卷积核与该像素点的8邻域进行卷积运算，得到水平方向梯度值Gx(i, j)。
3. 用Gy卷积核与该像素点的8邻域进行卷积运算，得到垂直方向梯度值Gy(i, j)。
sobel算子的基本理论及改进算法~
Sobel 锐化算子及其改进算法0908112 07 史清一、锐化的基本理论1、问题的提出在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。
这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
2、锐化的目的为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变得清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
图像锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊化了的细节，一般情况下图像的锐化被用于景物边界的检测与提取，把景物的结构轮廓清晰地表现出来。
3、重点明确图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓。
锐化的作用是使灰度反差增强。
因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
4、图像锐化的方法一阶微分锐化方法；二阶锐化微分方法。
5、一阶微分锐化的基本原理一阶微分计算公式：f'(x,y)-—x y离散之后的差分方程：f (i,j) [f (i 1,j) f(i,j)] [f(i,j 1) f(i,j)]考虑到图像边界的拓扑结构性，根据这个原理派生出许多相关的方法。
故一阶微分锐化又可分为单方向一阶微分锐化和无方向一阶微分锐化，后者又包括交叉微分锐化、Sobe锐化、Priwitt锐化。
6无方向一阶微分锐化问题的提出及设计思想单方向的锐化处理结果对于人工设计制造的具有矩形特征物体(例如：楼房、汉字等)的边缘的提取很有效。
sobel边缘检测算法原理
sobel边缘检测算法原理Sobel边缘检测算法是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。
它是一种基于图像一阶导数的算子，可以在图像灰度变化较为明显的地方找到边缘的位置。
该算法的原理是基于梯度的计算，对于一副图像的灰度值，它的梯度可以用两个方向的一阶导数来描述。
Sobel算子就是一种常用的一阶导数算子，其中x方向的Sobel算子是：-1 0 1-2 0 2-1 0 1y方向的Sobel算子是：-1 -2 -10 0 01 2 1对于一副灰度图像I(x,y)，分别将x方向和y方向的Sobel算子与原图像进行卷积操作，可以得到两个梯度值Gx(x,y)和Gy(x,y)：Gx(x,y)=I(x-1,y-1)*(-1)+I(x+1,y-1)*(1)+I(x-1,y)*(-2)+I(x+1,y)*(2)+I(x-1,y+1 )*(-1)+I(x+1,y+1)*(1)Gy(x,y)=I(x-1,y-1)*(-1)+I(x-1,y+1)*(1)+I(x,y-1)*(-2)+I(x,y+1)*(2)+I(x+1,y-1 )*(-1)+I(x+1,y+1)*(1)然后，将Gx和Gy用勾股定理计算出总梯度G(x,y)：G(x,y)=sqrt(Gx(x,y)^2+Gy(x,y)^2)最后，根据总梯度大小，可以确定图像中的边缘位置。
如果总梯度很大，则表示该点为边缘点，否则则为非边缘点。
值得注意的是，Sobel算子是一种一阶导数算子，因此它的结果会比较粗略，对于比较细致的边缘，可能会出现一些错误的识别。
此时，可以使用更高阶的导数算子，如拉普拉斯算子，以获取更精细的边缘信息。
总之，Sobel边缘检测算法是一种简单而有效的边缘检测方法，广泛应用于图像处理领域。
尽管它在某些场景下有一些局限性，但是在实际应用中仍然具有很大的价值。
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+5*pm[3*(x-1)+2]-3*pm[3*(x+1)+2]
+5*pd[3*(x-1)+2]-3*pu[3*x]-3*pd[3*(x+1)+2])));
// 8方向最大值
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p1[x*3+1]:=min(255,max(0,(5*pu[3*(x-1)+1]-3*pu[3*x+1]-3*pu[3*(x+1)+1]
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begin
p:=ProcessedBmp.ScanLine[y];
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for x:=0 to TestBMP.Width-2 do
begin
p[3*x]:=max(0,max(-p1[3*(x+1)]+p2[3*x], p1[3*x]-p2[3*(x+1)]));
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// 3方向最大值
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// 4方向最大值
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+pd[3*(x-1)]+pu[3*x]+pd[3*(x+1)])));
p1[x*3+1]:=min(255,max(0,(-pu[3*(x-1)+1]-pu[3*x+1]-pu[3*(x+1)+1]
p6:= ProcessedBmp.ScanLine[y];
p7:= ProcessedBmp.ScanLine[y];
p8:= ProcessedBmp.ScanLine[y];
pu:=TestBMP.ScanLine[y-1];
pm:=TestBMP.ScanLine[y];
pd:=TestBMP.ScanLine[y+1];
-3*pm[3*(x-1)+1]+5*pm[3*(x+1)+1]
-3*pd[3*(x-1)+1]-3*pu[3*x]+5*pd[3*(x+1)]+1)));
p1[x*3+2]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)+2]-3*pu[3*x+2]+5*pu[3*(x+1)+2]
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-3*pm[3*(x-1)+1]-3*pm[3*(x+1)+1]
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p1[x*3+2]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)+2]-3*pu[3*x+2]-3*pu[3*(x+1)+2]
-3*pm[3*(x-1)+2]-3*pm[3*(x+1)+2]
var//Robert边缘检测程序
x,y:integer;
P,p1,p2:pbytearray;
begin
TestBMP.Assign(WillbeChangedBmp);
ProcessedBmp.Assign(WillbeChangedBmp);
for y:=0 to TestBMP.Height-2 do
p1[x*3]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)]-3*pu[3*x]-3*pu[3*(x+1)]
-3*pm[3*(x-1)]-3*pm[3*(x+1)]
+5*pd[3*(x-1)]+5*pu[3*x]+5*pd[3*(x+1)])));
p1[x*3+1]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)+1]-3*pu[3*x+1]-3*pu[3*(x+1)+1]
ChangedBmp.Assign(ProcessedBmp);
ShowChangedBmp;
end;
2、Kirsch算子
procedure TImageProcessForm.KirschClick(Sender: TObject);
var pu,pm,pd ,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p:pbytearray;
p[3*x+1]:=max(0,max(-p1[3*(x+1)+1]+p2[3*x+1], p1[3*x+1]-p2[3*(x+1)+1]));
p[3*x+2]:=max(0,max(-p1[3*(x+1)+2]+p2[3*x+2], p1[3*x+2]-p2[3*(x+1)+2]));
end;
end;
-3*pm[3*(x-1)+2]-3*pm[3*(x+1)+2]
-3*pd[3*(x-1)+2]-3*pu[3*x]-3*pd[3*(x+1)+2])));
// 2方向最大值
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-3*pm[3*(x-1)]+5*pm[3*(x+1)]
p1[x*3]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)]-3*pu[3*x]+5*pu[3*(x+1)]
-3*pm[3*(x-1)]+5*pm[3*(x+1)]
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p1[x*3+1]:=min(255,max(0,(-3*pu[3*(x-1)+1]-3*pu[3*x+1]+5*pu[3*(x+1)+1]
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x,y:integer;
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TestBMP.Assign(WillbeChangedBmp);