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  • Sobel边缘检测(matlab)

    万次阅读 多人点赞 2016-05-16 13:29:54
    比较常用的边缘检测方法就是考察每个像素在某个领域内灰度的变化,然后利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律检测边缘,即边缘检测局部算法。 而常用的边缘检测算子有sobel,Roberts,Prewitt,Laplace等等,这里先...
    1. 边缘检测是为了将其周围像素灰度有阶跃变化的像素检测出来,这些像素组成的集合就是该图像的边缘。比较常用的边缘检测方法就是考察每个像素在某个领域内灰度的变化,然后利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律检测边缘,即边缘检测局部算法。
    2. 而常用的边缘检测算子有sobel,Roberts,Prewitt,Laplace等等,这里先介绍sobel算子的检测过程。主要的方法就是将图像的每一个点都用sobel算子做卷积:一个用来检测垂直边缘,一个用来检测水平边缘,而最后两个卷积的最大值将作为该点的输出,即检测后的灰度。
    3. Sobel算子:可以看到sobel算子包括两组3*3的矩阵,左边的表示垂直,右边的表示水平。将它与图像作平面卷积,即可分别得出垂直及水平的亮度差分近似值。
      这里写图片描述
      这里写图片描述
      主要的代码如下:
    clear all; 
    close all;
    imag = imread('face7.jpg');  %读取关键帧
    imag = rgb2gray(imag);        %转化为灰度图
    subplot(131);imshow(imag):title('原图'); 
    [high,width] = size(imag);   % 获得图像的高度和宽度
    F2 = double(imag);        
    U = double(imag);       
    uSobel = imag;
    for i = 2:high - 1   %sobel边缘检测
        for j = 2:width - 1
            Gx = (U(i+1,j-1) + 2*U(i+1,j) + F2(i+1,j+1)) - (U(i-1,j-1) + 2*U(i-1,j) + F2(i-1,j+1));
            Gy = (U(i-1,j+1) + 2*U(i,j+1) + F2(i+1,j+1)) - (U(i-1,j-1) + 2*U(i,j-1) + F2(i+1,j-1));
            uSobel(i,j) = sqrt(Gx^2 + Gy^2); 
        end
    end 
    subplot(132);imshow(im2uint8(uSobel)):title('边缘检测后');  %画出边缘检测后的图像
    % Matlab自带函数边缘检测
    % K为获取得到的关键帧的灰度图
    BW3 = edge(imag,'sobel', 0.09);
    subplot(133);imshow(BW3,[]):title('Matlab自带函数边缘检测');

    如果想用matlab自带的其他算子进行边缘检测的话,直接将edge中的sobel参数修改即可
    检测结果对比

    展开全文
  • 基于MATLABSobel边缘检测算法实现

    千次阅读 2018-08-25 12:51:47
    Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型差分算子,用来计算图像亮度函数灰度之近似值。  边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合。边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,边缘是图像分割所依赖的最重要...

      图像边缘就是图像灰度值突变的地方,也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快,就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大。

    Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型差分算子,用来计算图像亮度函数灰度之近似值。

      边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合。边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,边缘是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征。

      Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于数字图像处理非常重要,很多图像处理算法都是做卷积来实现的。卷积运算的本质就是对指定的图像区域的像素值进行加权求和的过程,其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘,将卷积的结果作求和运算,运算到的和就是卷积运算的结果。

    矩阵的卷积公式如下。

    3x3的窗口M与卷积模板C的卷积运算如下。

     

    Gx和Gy是sobel的卷积因子,将这两个因子和原始图像做如下卷积。

     

    Sobel卷积因子

    其中A代表原始图像。

     

    得到图像中的每一个点的横向纵向灰度值Gx、Gy。最后通过如下公式来计算改变灰度的大小。

     

    但是通常为了提高效率,使用不开平方的近似值,虽然这样做会损失精度,,

     

    将Sobel算子的实现划分为五个步骤:

    (1) 计算Gx与Gy与模板每行的乘积。

    (2) 两个3x3矩阵的卷积即将每一行每一列对应相乘然后相加。

    (3) 求得3*3模板运算后的Gx、Gy。

    (4) 求Gx^2 + Gy^2的平方根或者直接对Gx和Gy取绝对值后求和。

    (5)设置一个阈值,运算后的像素值大于该阈值输出为全1,小于该阈值输出为全0。

    平方根和绝对值函数

    sqrt(x) 计算平方根
    abs(x)取数值的绝对值和复数的幅值

    在对图像数据进行运算时最好将图像数据转化成double类型的,避免精度损失。

    Sobel边缘检测MATLAB实现

    Sobel Edge Detect

     1 %RGB_YCbCr
     2 clc;
     3 clear all;
     4 close all;
     5 
     6 RGB_data = imread('lena.jpg');%
     7 
     8 R_data =    RGB_data(:,:,1);
     9 G_data =    RGB_data(:,:,2);
    10 B_data =    RGB_data(:,:,3);
    11 
    12 %imshow(RGB_data);
    13 
    14 [ROW,COL, DIM] = size(RGB_data); 
    15 
    16 Y_data = zeros(ROW,COL);
    17 Cb_data = zeros(ROW,COL);
    18 Cr_data = zeros(ROW,COL);
    19 Gray_data = RGB_data;
    20 
    21 for r = 1:ROW 
    22     for c = 1:COL
    23         Y_data(r, c) = 0.299*R_data(r, c) + 0.587*G_data(r, c) + 0.114*B_data(r, c);
    24         Cb_data(r, c) = -0.172*R_data(r, c) - 0.339*G_data(r, c) + 0.511*B_data(r, c) + 128;
    25         Cr_data(r, c) = 0.511*R_data(r, c) - 0.428*G_data(r, c) - 0.083*B_data(r, c) + 128;
    26     end
    27 end 
    28 
    29 Gray_data(:,:,1)=Y_data;
    30 Gray_data(:,:,2)=Y_data;
    31 Gray_data(:,:,3)=Y_data;
    32 
    33 figure;
    34 imshow(Gray_data);
    35 
    36 %Median Filter
    37 imgn = imnoise(Gray_data,'salt & pepper',0.02); 
    38 
    39 figure;
    40 imshow(imgn);
    41 
    42 Median_Img = Gray_data;
    43 for r = 2:ROW-1
    44     for c = 2:COL-1
    45         median3x3 =[imgn(r-1,c-1)    imgn(r-1,c) imgn(r-1,c+1)
    46                     imgn(r,c-1)      imgn(r,c)      imgn(r,c+1)
    47                     imgn(r+1,c-1)      imgn(r+1,c) imgn(r+1,c+1)];
    48         sort1 = sort(median3x3, 2, 'descend');
    49         sort2 = sort([sort1(1), sort1(4), sort1(7)], 'descend');
    50         sort3 = sort([sort1(2), sort1(5), sort1(8)], 'descend');
    51         sort4 = sort([sort1(3), sort1(6), sort1(9)], 'descend');
    52         mid_num = sort([sort2(3), sort3(2), sort4(1)], 'descend');
    53         Median_Img(r,c) = mid_num(2);
    54     end
    55 end
    56 
    57 figure;
    58 imshow(Median_Img);
    59 
    60 %Sobel_Edge_Detect
    61 
    62 Median_Img = double(Median_Img);
    63 Sobel_Threshold = 150;
    64 Sobel_Img = zeros(ROW,COL);
    65 for r = 2:ROW-1
    66     for c = 2:COL-1
    67         Sobel_x = Median_Img(r-1,c+1) + 2*Median_Img(r,c+1) + Median_Img(r+1,c+1) - Median_Img(r-1,c-1) - 2*Median_Img(r,c-1) - Median_Img(r+1,c-1);
    68         Sobel_y = Median_Img(r-1,c-1) + 2*Median_Img(r-1,c) + Median_Img(r-1,c+1) - Median_Img(r+1,c-1) - 2*Median_Img(r+1,c) - Median_Img(r+1,c+1);
    69         Sobel_Num = abs(Sobel_x) + abs(Sobel_y);
    70         %Sobel_Num = sqrt(Sobel_x^2 + Sobel_y^2);
    71         if(Sobel_Num > Sobel_Threshold)
    72             Sobel_Img(r,c)=0;
    73         else
    74             Sobel_Img(r,c)=255;
    75         end
    76     end
    77 end
    78 
    79 figure;
    80 imshow(Sobel_Img);

    处理后的图片效果

    中值滤波后的lena

    Sobel边沿检测后的lena

        为了使图像边缘更加明朗,可以在Sobel的基础上再进行腐蚀膨胀处理,腐蚀膨胀处理,下一篇继续分享。

     

    转载请注明出处:NingHeChuan(宁河川)

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    原文地址:https://www.cnblogs.com/ninghechuan/p/9529936.html 

    展开全文
  • 利用八个方向的sobel边缘检测,其中为防止灰度值溢出对灰度值进行一个扩大和缩放的过程,可以检测出八个方向的灰度梯度值,检测出的边缘更加平缓连续,有兴趣的可以了解一下。
  • 数字图像处理主要是对图像像素进行处理,由于像素众多,因而图像处理需要消耗...文中主要介绍如何用FPGA来实现图像的Sobel边缘检测算法,并同Matlab联合仿真,验证FPGA图像处理的可靠性,最终得到让人满意的处理图案。
  • 在常用的一些边缘检测算子中,Sobel常常形成不封闭的区域,其他算子例如Laplace算子通常产生重响应。本章采用T型焊接焊缝图像进行分析,讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法,该算法信噪比大且精度高。该算法...

    一、简介

    1 问题的背景
    目前很多机械关键部件均为钢焊接结构,钢焊接结构易出现裂纹、漏焊、焊缝外观不规则等缺陷,因此对焊缝质量检测尤为重要。焊缝边缘是焊缝图像最重要的特征,经典的边缘提取算法通过考虑相连像素间的灰度变化,利用边缘邻接第一或第二阶导数的变化规律来实现边缘提取。在常用的一些边缘检测算子中,Sobel常常形成不封闭的区域,其他算子例如Laplace算子通常产生重响应。本章采用T型焊接焊缝图像进行分析,讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法,该算法信噪比大且精度高。该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处理技术纠正采集图像,然后采用形态学处理算法提取焊缝的二值化图,该算法不仅有效的降噪,而且保证图像有用信息不丢失。
    2 转向架构架焊缝边缘检测研究现状
    目前很多机械关键部件主要采用焊接加工制造,难免由于人为误差,导致焊缝质量不合理,造成构架结构变形,性能下降,严重影响列车运行安全性。随着计算机技术和电子技术的发展,在大规模生产中,广泛应用焊接机器人。焊接缺陷识别是焊接生产自动化和提高焊接质量的关键。焊接过程中,所摄焊缝图像往往存在很多噪声,图像预处理一般包括图像平滑滤波和图像矫正等。边缘检测是图像测量、检测和位置阶跃变化的集合。通常边缘检测算法有梯度检测,统计性方法,数学形态学,小波多尺度检测、模糊算法、基于边缘检测方法的积分变换等等。现行的焊缝质量检测手段有,对工程常见焊接缺陷(烧穿、夹杂、气孔等)基于X射线焊缝图像缺陷自动提取与识别技术;采用超声相控阵检测图像特征与识别,统计焊缝缺陷的特征规律,总结不同的典型缺陷特征;采用Canny边缘检测算法对焊缝边缘提取,通过直方图对比分析,判断焊缝是否合格。采用遗传算法对焊缝图像边缘进行检测并提取焊缝边缘。广大学者多集中在构架的强度分析和焊接温度场模拟以及焊缝内部检测上,对于转向架构架焊缝表面质量检测,很少有学者进行图像检测和识别研究。
    3 图像预处理技术
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    4 焊缝图像边缘检测
    图像边缘是图像中灰度不连续或急剧变化的所有像素的集合,集中了图像的大部分信息,是图像最基本的特征之一。边缘检测是后续的图像分割、特征提取和识别等图像分析领域关键性的一步,在工程应用中有着十分重要的地位。传统检测法通过计算图像各个像素点的一阶或二阶微分来确定边缘,图像一阶微分的峰值点或二阶微分的过零点对应图像的边缘像素点,较常见的检测算子有:Sobel、Prewitt和Canny等算子。
    4.1 Sobel算子
    在这里插入图片描述
    4.2 Prewitt算子
    在这里插入图片描述
    4.3 Canny算子
    在这里插入图片描述
    4.4 形态学处理
    在这里插入图片描述

    二、源代码

    clear
    close all;
    ps=imread('1.jpg');
    subplot(121),imshow(ps)
    background=imopen(ps,strel('disk',4));
    % imshow(background);
    subplot(122),surf(double(background(1:4:end,1:4:end))),zlim([0 256]);
    set(gca,'Ydir','reverse');
    % ps2=imsubtract(ps,background);
    % figure,imshow(ps2)
    % axis([0 280 60 260])
    % plot(ps(1:280,110));
    
    clc,clear,close all
    img=imread('1.jpg');
    subplot(121),imshow(img),xlabel('原始图像')
    img_1=img(:,:,1);
    img_2=img(:,:,2);
    img_3=img(:,:,3);
    Y=0.299*img_1+0.587*img_2+0.114*img_3;  % 白平衡系数
    [m,n]=size(Y);
    k=Y(1,1);
    for i=1:m
        for j=1:n
            if Y(i,j)>=k
                k=Y(i,j);
                k1=i;
                k2=j;
            end
        end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ1575304183

    往期回顾>>>>>>

    【图像配准】基于sift算法的图像配准matlab源码

    【图像分割】基于随机游走算法的图像分割matlab源码

    【图像分割】基于四叉树图像分割matlab源码

    【图像分割】心脏中心线提取matlab源码

    【图像分割】基于脉冲耦合神经网络的图像分割matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】基于形态学重建和过滤改进FCM算法(FRFCM)的的图像分割matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】基于模糊聚类算法FCM的图像分割matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】直觉模糊C均值聚类的图像分割IFCMmatlab源码​​​​​​​

    【图像分割】最大类间方差法(otsu)图像分割matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】基于灰狼算法的Otsu图像多阈值分割matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法matlab源码​​​​​​​

    【图像分割】基于蚁群优化模糊聚类的图像分割matlab源码

    【图像滤波】图像二维双边高斯滤波matlab源码​​​​​​​

    【图像去噪】基于自适应形态学的图像去噪matlab源码​​​​​​​

    【图像直线拟合】基于最小二乘法的图像直线拟合并平分角平分线matlab源码​​​​​​​

    【图像去雾】基于暗通道图像去雾matlab源码​​​​​​​

    【图像变换】DIBR-3D图像变换(3D Image Warping)matlab源码​​​​​​​

    图像分割】医学影像分割matlab源码

    展开全文
  • 文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法Sobel边缘检测和Canny边缘检测,Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍,文章不涉及太多原理,因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍,文章主要...

    图像特征提取:Sobel边缘检测

     

    前言

    点和线是做图像分析时两个最重要的特征,而线条往往反映了物体的轮廓,对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法:Sobel边缘检测和Canny边缘检测,Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍,文章不涉及太多原理,因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍,文章主要通过Matlab代码,一步一步具体实现两种经典的边缘检测算法。

    Sobel边缘检测

    Soble边缘检测算法比较简,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,但是很多实际应用的场合,sobel边缘却是首选,尤其是对效率要求较高,而对细纹理不太关心的时候。

    Soble边缘检测通常带有方向性,可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。

    所以我们先定义两个梯度方向的系数:

    kx=0;ky=1;% horizontal 
    kx=1;ky=0;% vertical 
    kx=1;ky=1;% both

    然后我们来计算梯度图像,我们知道边缘点其实就是图像中灰度跳变剧烈的点,所以先计算梯度图像,然后将梯度图像中较亮的那一部分提取出来就是简单的边缘部分。

    Sobel算子用了一个3*3的滤波器来对图像进行滤波从而得到梯度图像,这里面不再详细描述怎样进行滤波及它们的意义等。

    竖起方向的滤波器:y_mask=op = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]/8;

    水平方向的滤波器:op的转置:x_mask=op’;

    定义好滤波器后,我们就开始分别求垂直和竖起方向上的梯度图像。用滤波器与图像进行卷积即可:

    bx = abs(filter2(x_mask,a)); 
    by = abs(filter2(y_mask,a));

    上面bx为水平方向上的梯度图像,by为垂直方向上的梯度图像。为了更清楚的说明算法过程,下面给出一张示例图像的梯度图像。

    原图:

    image

    竖直方向梯度图像:by

    image

    水平方向梯度图像:bx

    image

    而最终的梯度图像为:b = kx*bx.*bx + ky*by.*by;当然这里如果定义了检测方向,就会得到对应上面的图像。

    这里值得注意的是为了计算效率并没有对b开平方。而涉及滤波等操作时对图像边界的处理是值得注意的一个地方。我们这里应该将梯度图像的四周1像素点都设置为0。

    得到梯度图像后,我们需要的是计算阈值,这是Sobel算法很核心的一部分,也是对效果影响较大的地方,同理讲到canny边缘检测时,用到的双阈值法也是canny算法的核心。

    同样这里,我并不太多的介绍算法原理,相关文献可以直接百度。阈值也可以通过自己期待的效果进行自定义阈值,如果没有,则我们计算默认阈值。

    scale = 4; 
    cutoff = scale*mean2(b); 
    thresh = sqrt(cutoff);

    其中mean2函数是求图像所有点灰度的平均值。scale是一个系数。

    有了阈值后,我们就可以地得到的梯度图像进行二值化。二值化过程,不做详细说明,遍历图像中的像素点,灰度大于阈值的置为白点,灰度小于阈值的则置为黑点。

    下面是示例图像梯度图像二值化后的效果:

    image

    其实很多介绍Soble算法的文章介绍到这里就结束了,印象中OpenCv的算法也是到此步为止。但是我们注意到上面的边缘图像,边缘较粗,如果我们在做边界跟踪或轮廓提取时,上面图像并不是我们期望的结果。

    所以下面要介绍一个很重要的算法,用非极大值抑制算法对边缘进行1像素化。本人在开始的时候也一直以为这里用一个普通的细化算法就可以了,可是总得到到想要的结果,最后查找matlab早期版本的源码才找到方法,其实跟canny算法里原理差不多。

    我们需要遍历刚才得到的梯度图像二值化结果b,对于b内的任意一点(i,j),如果满足下面条件,则保持白点,否则置为黑点。条件简单的说即是:如果是竖直边缘,则它的梯度值要比左边和右边的点都大;如果是水平连续,则该点的梯度值要比上边和下边的都大。

    bx(i,j)>kx*by(i,j) && b(i,j-1)<b(i,j) && b(i,j+1)<b(i,j)

    或者

    by(i,j)>ky*bx(i,j) && b(i-1,j)<b(i,j) &&b (i+1,j)<b(i,j)

    经过这样的非极大值抑制我们就可以得到比较理想的边缘图像。

    image

    下面给出利用OpenCV里的一些滤波函数,从新写的一个Sobel边缘检测的函数:

     1 bool Sobel(const Mat& image,Mat& result,int TYPE)
     2 {
     3     if(image.channels()!=1)
     4         return false;
     5     // 系数设置
     6     int kx(0);
     7     int ky(0);
     8     if( TYPE==SOBEL_HORZ ){
     9         kx=0;ky=1;
    10     }
    11     else if( TYPE==SOBEL_VERT ){
    12         kx=1;ky=0;
    13     }
    14     else if( TYPE==SOBEL_BOTH ){
    15         kx=1;ky=1;
    16     }
    17     else
    18         return false;
    19 
    20     // 设置mask
    21     float mask[3][3]={{1,2,1},{0,0,0},{-1,-2,-1}};
    22     Mat y_mask=Mat(3,3,CV_32F,mask)/8;
    23     Mat x_mask=y_mask.t(); // 转置
    24 
    25     // 计算x方向和y方向上的滤波
    26     Mat sobelX,sobelY;
    27     filter2D(image,sobelX,CV_32F,x_mask);
    28     filter2D(image,sobelY,CV_32F,y_mask);
    29     sobelX=abs(sobelX);
    30     sobelY=abs(sobelY);
    31     // 梯度图
    32     Mat gradient=kx*sobelX.mul(sobelX)+ky*sobelY.mul(sobelY);
    33 
    34     // 计算阈值
    35     int scale=4;
    36     double cutoff=scale*mean(gradient)[0];
    37 
    38     result.create(image.size(),image.type());
    39     result.setTo(0);
    40     for(int i=1;i<image.rows-1;i++)
    41     {
    42         float* sbxPtr=sobelX.ptr<float>(i);
    43         float* sbyPtr=sobelY.ptr<float>(i);
    44         float* prePtr=gradient.ptr<float>(i-1);
    45         float* curPtr=gradient.ptr<float>(i);
    46         float* lstPtr=gradient.ptr<float>(i+1);
    47         uchar* rstPtr=result.ptr<uchar>(i);
    48         // 阈值化和极大值抑制
    49         for(int j=1;j<image.cols-1;j++)
    50         {
    51             if( curPtr[j]>cutoff && (
    52                 (sbxPtr[j]>kx*sbyPtr[j] && curPtr[j]>curPtr[j-1] && curPtr[j]>curPtr[j+1]) ||
    53                 (sbyPtr[j]>ky*sbxPtr[j] && curPtr[j]>prePtr[j] && curPtr[j]>lstPtr[j]) ))
    54                 rstPtr[j]=255;
    55         }
    56     }
    57 
    58     return true;
    59 }

    作者:☆Ronny丶

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