利用Sobel，Robert， Laplacian算子進行圖像邊緣檢測

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1、利用Sobel，Robert，Laplacian算子進行圖像邊緣檢測摘要：邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。圖像的邊緣檢測算子有Sobel、Robert和Laplacian等算子。對于用不同算子進行檢測的圖像會得到不同的效果。關鍵詞：Sobel，Robert，Laplacian算子一．圖像邊緣檢測的簡介圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。有許多方

2、法用于邊緣檢測，它們的絕大部分可以劃分為兩類：基于查找一類和基于零穿越的一類?；诓檎业姆椒ㄍㄟ^尋找圖像一階導數(shù)中的最大和最小值來檢測邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通過尋找圖像二階導數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點或者非線性差分表示的過零點。二．邊緣檢測的基本原理人們對圖像中的識別不是通過設置閾值來分割的，在灰度漸變的圖像中無法區(qū)分其灰度變化的邊界，但如果邊界灰度有突變，則可以區(qū)分兩個灰度不同的區(qū)域。這是基于灰度不連續(xù)性進行分割方法。邊緣的含義體現(xiàn)在灰度的突變上。在前面學習中討論了如何使用差分，梯度，拉普

3、拉斯算子及各種高通濾波器處理方法來對圖像邊緣進行增強。事實上，只要再進行一次閾值處理，便可以將邊緣增強的方法用于邊緣檢測。但是需要注意的是，對邊緣處理的目的已經(jīng)不是對整幅圖像的邊緣進行加強，而是根據(jù)邊緣來進行圖像分割。邊緣檢測要按照圖像的內(nèi)容和應用的要求進行，可以先對圖像做預處理，使邊緣突出，然后選擇合適的閾值進行分割。MATLAB邊緣檢測函數(shù)為BW=edge(I’,edge-findingmethods’,THRESH,DIRECTION/SIGMA)或BW=edge(I’,edge-findingmethods’,THRESH,SIGMA)其中

4、I為灰度圖像，BW為返回的相同大小的二值圖像。若檢測到邊沿則返回1，否則返回0。Edge函數(shù)支持6種不同的邊緣檢測方法?！畇obel’指定Sobel方法，‘prewittsobel’指定Prewittsobel方法，‘roberts’指定Robert方法，‘log’指定Log方法（高斯-拉普拉斯算子），‘zerocross’指定（零交叉法），‘canny’指定坎尼方法（SIGMA為高斯濾波器的標準差）。THRESH指定分割方法的閾值。DIRECTION指定分割方法的方向，可以指定‘horizontal’（水平）或’vertical’（垂直）邊緣，或

5、‘both’（雙向）邊緣（默認值）。如果THRESH，DIRECTION，SIGMA默認，則由MATLAB指定相應的數(shù)值。三．邊緣檢測的方法有許多用于邊緣檢測的方法,他們大致可分為兩類：基于搜索和基于零交叉。（1）基于搜索的邊緣檢測方法首先計算邊緣強度，通常用一階導數(shù)表示，例如梯度模，然后，用計算估計邊緣的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。（2）基于零交叉的方法找到由圖像得到的二階導數(shù)的零交叉點來定位邊緣。通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點。濾波做為邊緣檢測的預處理通常是必要的，通常采用高斯濾波。已發(fā)表的邊

6、緣檢測方法應用計算邊界強度的度量，這與平滑濾波有本質(zhì)的不同。正如許多邊緣檢測方法依賴于圖像梯度的計算，他們用不同種類的濾波器來估計x-方向和y-方向的梯度。四．圖象邊緣檢測的基本步驟（1）濾波。邊緣檢測主要基于導數(shù)計算，但受噪聲影響。但濾波器在降低噪聲的同時也導致邊緣強度的損失。（2）增強。增強算法將鄰域中灰度有顯著變化的點突出顯示。一般通過計算梯度幅值完成。（3）檢測。但在有些圖象中梯度幅值較大的并不是邊緣點。最簡單的邊緣檢測是梯度幅值閾值判定。（4）定位。精確確定邊緣的位置。五．Sobel，Robert，Laplacian算子比較（1）Sobe

7、l算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加權平均，但是Sobel算子認為，鄰域的像素對當前像素產(chǎn)生的影響不是等價的，所以距離不同的像素具有不同的權值，對算子結果產(chǎn)生的影響也不同。一般來說，距離越遠，產(chǎn)生的影響越小。（2）Robert算子：邊緣定位準，但是對噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結果邊緣不是很平滑。經(jīng)分析，由于Robert算子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應，故采用上述算子檢測的邊緣圖像常需做細化處理，邊緣定位的精度不是很

8、高。（3）Laplacian算子：這是二階微分算子。其具有各向同性，即與坐標軸方向無關，坐標軸旋轉后梯度結果不變。但是，其