Spbel算子及CvSobel（一）

最新推荐文章于 2022-04-13 18:30:36 发布

星之河

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分类专栏：计算机视觉文章标签： sobel

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本文介绍Sobel算子在图像处理中的应用，主要用于边缘检测。通过计算图像亮度函数的梯度来确定边缘位置，并提供了具体的横向及纵向梯度计算公式。此外，还给出了一段C语言代码示例，展示如何利用Sobel算子进行图像边缘检测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Sobel算子主要用作边缘检测。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:

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。

然后可用以下公式计算梯度方向。

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。

用C语言实现

void MySobel(IplImage* gray, IplImage* gradient)
{
/* Sobel template
a00 a01 a02
a10 a11 a12
a20 a21 a22
*/
unsigned char a00, a01, a02;
unsigned char a10, a11, a12;
unsigned char a20, a21, a22;
CvScalar color ;
for (int i=1; i<gray->height-1; ++i)
{
for (int j=1; j<gray->width-1; ++j)
{
a00 = cvGet2D(gray, i-1, j-1).val[0];
a01 = cvGet2D(gray, i-1, j).val[0];
a02 = cvGet2D(gray, i-1, j+1).val[0];
a10 = cvGet2D(gray, i, j-1).val[0];
a11 = cvGet2D(gray, i, j).val[0];
a12 = cvGet2D(gray, i, j+1).val[0];
a20 = cvGet2D(gray, i+1, j-1).val[0];
a21 = cvGet2D(gray, i+1, j).val[0];
a22 = cvGet2D(gray, i+1, j+1).val[0];
// x方向上的近似导数
double ux = a20 * (1) + a21 * (2) + a22 * (1)
+ (a00 * (-1) + a01 * (-2) + a02 * (-1));
// y方向上的近似导数
double uy = a02 * (1) + a12 * (2) + a22 * (1)
+ a00 * (-1) + a10 * (-2) + a20 * (-1);
color.val[0] = sqrt(ux*ux + uy*uy);
cvSet2D(gradient, i, j, color);
}
}
}
//注释:该程序需要在安装Opencv软件下运行。