[发明专利]一种改进的Sobel边缘检测算法

摘要

本发明公开了一种改进的Sobel边缘检测算法，包括以下步骤：S1：计算图像梯度；S2：阈值选择；S3：如果合成梯度大于或等于阈值，即可确定目标像素点是边缘点，即可得到边缘图像；S4：对边缘图像进行腐蚀运算。本发明对经典Sobel算法改进，增加了检测方向，根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值，从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘，然后对边缘图像进行形态学处理，增强了算法的抗噪性。

主权项

1.一种改进的Sobel边缘检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：设图像函数为，则梯度定义为一个向量：；其中，是水平方向梯度，是垂直方向梯度；梯度幅值为：，向量的方向角为：，为了简化计算，幅值用以下三式来近似：，，；S2：目标像素点（x,y）的8邻域窗口，水平方向、垂直方向、45°方向和135°方向梯度算子分别如下：窗口水平方向算子垂直方向算子45°方向算子135°方向算子则图像函数的水平方向、垂直方向、45°方向和135°方向梯度计算如下：，，，；梯度幅值用向量的范数表示，使用无穷范数：；S3：阈值选择模型如下：，式中，a为低暗区截止灰度，取45‑81之间的灰度值；b为高亮区起始灰度，取180‑210之间的灰度值；I为背景亮度灰度值；为所设定阈值，灰度级为256级；S4：如果合成梯度大于或等于阈值，即可确定目标像素点(x,y)是边缘点，即可得到边缘图像；S5：对边缘图像进行腐蚀运算。