Sobel边缘检测算法
图像识别中的轮廓提取算法探索(七)
图像识别中的轮廓提取算法探索引言：图像识别技术如今已经广泛应用于各个领域，其关键之一就是图像中的轮廓提取算法。
轮廓提取的准确与否直接影响到图像识别的效果。
本文将探索图像识别中常用的轮廓提取算法，并对其原理和优缺点进行分析。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中最基础的一步，是进行轮廓提取的前提。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是通过计算每个像素点的梯度值来判断其是否为边缘点。
然后根据梯度值的大小确定边缘的强度，进而提取轮廓。
Sobel算子的优点是计算简单，对噪声鲁棒性强。
但其缺点也较为明显，容易产生边缘断裂的情况，并且对角线边缘检测效果较差。
2. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，其原理是通过计算图像中每个像素点的二阶导数来判断其是否为边缘点。
Laplacian算子的优点是能够检测出边缘的交叉点，能够更精准地定位边缘。
但其缺点是对噪声比较敏感，容易产生误检。
3. Canny算子Canny算子是一种综合考虑多种因素的边缘检测算法，其原理是通过梯度计算、非极大值抑制和阈值处理来提取目标轮廓。
Canny算子的优点是能够提取清晰且连续的边缘，对噪声抑制效果好。
但其缺点是计算量较大，算法较为复杂。
二、区域生长算法区域生长算法是一种基于种子点的轮廓提取方法，其原理是在图像中选择若干个种子点，然后通过像素点之间的相似性判断来逐渐生长成为一个完整的区域。
区域生长算法的优点是能够提取出连续且相似的轮廓，适用于要求较高的图像识别任务。
但其缺点是对种子点的选择比较敏感，容易受到图像质量和噪声的影响。
三、边缘跟踪算法边缘跟踪算法是一种基于边缘连接的轮廓提取方法，其原理是通过追踪边缘点的连接关系，形成完整的轮廓。
边缘跟踪算法的优点是能够提取出精细的轮廓，并且对噪声抑制效果好。
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。
一种基于Sobel算子的边缘检测算法
文章编号:1007-757X(2020)10-0004-03一种基于Sobel算子的边缘检测算法郑欢欢，白鱼秀，张雅琼(榆林学院信息工程学院,陕西榆林719000)摘要：针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感、定位不够精确的缺点，提出了改进Sobel算子的边缘检测算法#算法基于均值计算和差分处理角度构造了5X5的梯度权值模板，通过改进的非极大抑制算法有效细化了边缘，采用局部自适应动态阈值提取边缘信息#通过实验表明，该算法不仅能够较快、较好的提取边缘信息，而且具有较强的抗噪能力#关键词：Sobel算子；边缘检测；非极大值抑制；局部自适应动态阈值中图分类号：TN911.73文献标志码：AAn Edge Detection Algorithm Based on Sobel OperatorZHENG Huanhuan,BAI Yuxiu,ZHANG Yaqiong(School of Information Engineering,Yulin University,Yulin719000,China)Abstract:Aiming at the shortcomings of traditional Sobel edge detection algorithm such as noise sensitivity and inaccurate location,an improved Sobel operator edge detection algorithm is proposed.Based on mean calculation and difference processing,a 5X5gradient weight template is constructed.The edge is refined effectively by improved non-maximum suppression algorithm, and the edge information is extracted by local adaptive dynamic threshold.Experiments show that the algorithm not only can extractedgeinformationquicXlyandbe t er,butalsohasstronganti-noiseability.Key words:Sobel operator；edge detection；non-maximum suppression；local adaptive dynamic threshold0引言图像低级特征提取技术就是从整副图像而不是显著区域层次来描述图像，其中最重要的研究内容之一就是边缘检测。
Sobel边缘检测算子
经典边缘检测算子比较一各种经典边缘检测算子原理简介图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。
灰度或结构等信息的突变处称为边缘。
边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。
需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。
由于图像数据时二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。
图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。
边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或两阶导数来检测边缘，如下图所以。
不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。
（a ）图像灰度变化（b ）一阶导数（c ）二阶导数基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等，在算法实现过程中，通过22⨯（Roberts 算子）或者33⨯模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。
拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。
一种改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG 算子。
前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。
Canny 算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。
1 Roberts （罗伯特）边缘检测算子景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的，所以景物边缘包含着大量的信息。
由于景物的边缘具有十分复杂的形态，因此，最常用的边缘检测方法是所谓的“梯度检测法”。
设(,)f x y 是图像灰度分布函数；(,)s x y 是图像边缘的梯度值；(,)x y ϕ是梯度的方向。
sobel边缘检测算法
sobel边缘检测算法
Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以其抗噪声能力很强，用途较多。
尤其是在对效率要求较高，而对细纹理不太关系的时候。
使用Sobel算子提取图像边缘分3个步骤：
1.提取X方向的边缘，X方向一阶Sobel边缘检测算法为：
[ − 1 0 1 − 2 0 2 − 1 0 1 ] (1) \left[
−1−2−1000121−101−202−101
\right] \tag{1}⎣⎡−1−2−1000121⎦⎤(1)
2.提取Y方向的边缘，Y方向一阶Sobel边缘检测算法为：
[ − 1 − 2 − 1 0 0 0 1 2 1 ] (2) \left[
−101−202−101−1−2−1000121
\right] \tag{2}⎣⎡−101−202−101⎦⎤(2)
3. 综合两个方向的边缘信息得到整幅图像的边缘。
基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法
０ 引言
二维 图像窗 口中央的像素灰度用 ０来代替 。 图１ （ ａ ） 为一帧图像 的 ３× ３区域 ， Ｐ为 各点的灰 度值 ， 图ｌ （ ｂ ） 和图 １ （ ｅ ） 分别为 Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子水平 、 垂直方 向梯度算子 。
ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｈ ｅ ｒ ａ ＤＥ ２ —７ ０ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ａ Ｃ ＭＯＳ ５ ｍｉ ｌ ｌ ｉ ｏ ｎ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｓ ｃ ａ ｍｅ ｒ ａ ｎｄ ａ ＬＣ Ｄ． Ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ —
由于图像的边缘 蕴含了丰富的内在信息 ， 是图像 的基 本 特征之一 。图像边缘检测 不仅能减少 所处理 的， 又能保 留图
边缘检 测算法处理后 由液 晶显示器显示。算法采用 了可编程宏功 能模 块与 Ｖ ｅ ｒ ｉ ｌ ｏ ｇ Ｈ Ｄ Ｌ语 言相结合 的方法 实现 ， 实验 结
果表 明 ， 基于 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ的硬件 系统能够很好 的实现 Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子边缘检 测算法 ， 通过设 置合 适的梯 度比较 阀值 ， 较 为理 想的提
ＹＡＮＧ Ｘｉ ｎ — ｈ ｕ ａ ， ＫＯ Ｕ Ｗｅ ｉ — ｇ ａ ｎ ｇ
（ １ ． Ｃ ｏ ｌ ｆ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ ｎｚ ａ ｈ ｏ ｕ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｌ ｎｚ ａ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ５ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
图像处理中的边缘检测算法研究与性能评估
图像处理中的边缘检测算法研究与性能评估引言：在当今数字图像处理领域，边缘检测一直是一个重要且挑战性的问题。
边缘提取是图像处理中的一项基本操作，对于目标检测、图像分割和图像识别等任务都具有重要意义。
边缘检测的目标是找到图像中明显的灰度跃变区域，以准确地确定物体的边缘位置。
本文将介绍几种常见的图像处理中的边缘检测算法，并对其性能进行评估。
一、经典边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于差分的边缘检测算子，它结合了图像梯度的信息。
Sobel算子使用一个3×3的模板对图像进行卷积操作，通过计算水平和垂直方向上的梯度来找到边缘位置。
Sobel算子虽然简单，但在边缘检测中表现良好。
2. Prewitt算子Prewitt算子是另一种基于差分的边缘检测算子，与Sobel 算子类似，它也使用一个3×3的模板对图像进行卷积操作。
该算子通过计算水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
Prewitt 算子在边缘检测中也有较好的性能。
3. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种广泛应用的边缘检测算法。
与Sobel 和Prewitt算子相比，Canny算法不仅能够检测边缘，还能够进行边缘细化和抑制不必要的边缘响应。
它通过多阶段的边缘检测过程，包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，来提取图像中的边缘。
二、边缘检测算法的性能评估1. 准确性评估准确性是评估边缘检测算法好坏的重要指标。
在进行准确性评估时，可以使用一些评价指标，如PR曲线、F值等。
PR 曲线是以检测到的边缘像素为横坐标，以正确的边缘像素为纵坐标绘制的曲线，用于评估算法的召回率和准确率。
F值则是召回率和准确率的综合评价指标，能够综合考虑算法的检测效果。
2. 实时性评估实时性是边缘检测算法是否适用于实际应用的重要因素。
在实时性评估时，可以考虑算法的运行时间，以及算法对硬件资源的要求。
边缘检测算法应尽量满足实时性的要求，并能够在不同硬件平台上高效运行。
sobel算子计算例题
sobel算子计算例题Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它能够通过计算图像中像素点的梯度来找到图像中的边缘。
本文将介绍一个使用Sobel算子计算边缘的例子，并拓展讨论Sobel算子的原理和应用。
假设我们有一幅灰度图像，我们想要找到图像中的水平边缘。
首先，我们需要将图像转化为灰度图像，这可以通过常见的方法如将RGB图像的三个通道取平均值来实现。
接下来，我们需要应用Sobel算子来计算每个像素点的梯度。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子，分别用于计算像素点在水平方向和垂直方向上的梯度。
在这个例子中，我们只关注水平边缘，所以我们只需要使用水平方向的Sobel算子。
水平方向的Sobel算子如下：```-1 0 1-2 0 2-1 0 1```我们需要将该算子与图像中的每个像素进行卷积运算。
卷积运算的过程是将算子与图像的局部区域进行元素级别的乘法，并将乘积相加，最后得到一个新的像素值。
这个新的像素值表示了该位置上的梯度大小。
我们可以使用以下公式来计算每个像素点的梯度：```Gx = (P1 * -1) + (P2 * 0) + (P3 * 1) +(P4 * -2) + (P5 * 0) + (P6 * 2) +(P7 * -1) + (P8 * 0) + (P9 * 1)```其中，P1到P9表示了图像中某个像素点周围的8个像素点。
计算完所有像素点的梯度之后，我们可以将梯度值进行阈值处理，以确定哪些像素点属于边缘。
一种简单的方法是将梯度值与一个预先设定的阈值进行比较，大于阈值的像素点被认为是边缘点，小于阈值的像素点被认为是非边缘点。
除了边缘检测之外，Sobel算子还可以用于图像的模糊处理、图像增强等。
在图像模糊处理中，我们可以通过计算图像的梯度来减少图像中的高频噪声，从而实现图像的平滑效果。
在图像增强中，我们可以通过增加图像的梯度来强化图像的边缘信息，使图像更加清晰。
总结而言，Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它可以通过计算图像中像素点的梯度来找到图像中的边缘。