边缘检测的Sobel边缘检测
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发布时间：2022-04-22 18:00
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时间：2023-11-09 07:51
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。
