文档介绍：一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法沈德海,张龙昌,鄂旭渤海大学信息科学与技术学院,辽宁锦州121013;摘要:针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像。实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值。关键词:边缘检测;Sobel算子;局部梯度;标准差;梯度增强中图分类号:TN  文献标识码:A  文章编号:AnStrengtheningGradientEdgeDetectionAlgorithmBasedOnSobelSHENDe-hai,ZHANGLong-chang,EXuInstituteofInformationScienceandTechnology,BahaiUniversity,Jinzhou,Liaoning121013,ChinaAbstract:,thenuseslocalstandarddeviationtostrengthenlocalweakedgegradientofgradientimage,atlast,,goodedgecontinuityandthinedge,itsedgedetectioneffectsarebetterthantraditionalSobelalgorithm,:Edgedetection;SobelOperator;localgradient;standarddeviation;gradientstrength引言在图像处理和计算机视觉等领域中,图像边缘检测已经成为一个重要的研究课题。图像边缘是图像的最基本特征之一,其中包含了丰富的内在信息,如形状、大小、位置及方向等,有效地检测和提取图像边缘对于后续的图像分析、分割和识别等处理过程至关重要[1]。图像边缘表现为局部区域的灰度不连续性,是那些灰度值发生较快变化的像素点的集合,在边缘点处,其一阶微分值为极大值或二阶导数过零交叉点。传统的边缘检测方法有Sobel[2]、Roberts[3]、Prewitt、Laplactian等。这些算法主要是通过空域卷积模板与图像进行卷积运算来求解图像梯度,然后再通过选取阈值提取图像边缘,算法相对简单、速度较快,但在方向特征上要求较少,容易丢失一些细节,且对噪声敏感。近年来,随着一些新理论的出现,新的边缘检测算法也不断涌现,如形态学算法[4]、小波变换算法[5]、模糊理论算法[6]、神经网络算法[7]及遗传算法[8]等,这些算法在边缘信息精确程度、噪声抑制能力及边缘细化等方面各有所长,当然也存在一些问题,如算法复杂度高、实时性差、普适性差等。本文在传统Sobel算子基础上,提出了一种基于局部梯度增强的边缘检测算法,算法采用水平、垂直、45o和135o四个方向的5x5大小的卷积模板进行检测,同时,对梯度图像采用局部标准差进行了梯度增强,使得检测的边缘较为完整、细节较为丰富,连续性较好。,在某一点的梯度对应于该点的一阶导数。设f(x,y)为连续数字图像函数,其在点(x,y)处的梯度矢量定义[10]如式(1)。(1)式中i,j分别为x,y方向的单位矢量。梯度算子的幅值和方向分别如式(2)和(3)所示。(2) (3)式(2)的计算结果即为图像f(x,y)在点(x,y)的梯度幅值,其值的大小代表了边缘信息的强度,其值越大,则越是具有边缘特性。式(3)的结果为该边缘的方向角度。在实际应用中,由于采集到的数据图像是离散的像素点阵集合,因此在边缘检测中常有相邻或间隔的像素值的差分来表示图像的方向梯度值,如式(4)和式(5)所示,其图像像素对应位置关系如图2所示。(4)(5)传统Sobel算子采用水平和垂