這篇文章主要介紹了Matlab如何實(shí)現(xiàn)圖像邊緣提取，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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所謂圖像邊緣（Edlge）是指圖像局部特性的不連續(xù)性，例如，灰度級(jí)的突變，顏色的突變，紋理結(jié)構(gòu)的突變等。邊緣廣泛存在于目標(biāo)與目標(biāo)、物體與背景、區(qū)域與區(qū)域（含不同色彩）之間，它是圖像分割所依賴的重要特征。

小白今天主要介紹幾種典型的圖像灰度值突變的邊緣檢測(cè)方法，其原理也適用用于其他特性突變的邊緣檢測(cè)。圖像的邊緣通常與圖像灰度的一階導(dǎo)數(shù)的不連續(xù)性有關(guān)。圖像灰度的不連續(xù)性可分為兩類：階躍不連續(xù)，即圖像灰度在不連續(xù)處的兩邊的像素灰度有明顯的差異。線條不連續(xù)，即圖像灰度突然從一個(gè)值變化到另一個(gè)值，保持一個(gè)較小的行程又返回到原來(lái)的值。但是在實(shí)際中，階躍和線條邊緣圖像是較少見(jiàn)的，由于空間分辨率（尺度空間）、圖像傳感器等原因會(huì)使階躍邊緣變成斜坡形邊緣，線條邊緣變成房頂形邊緣。它們的灰度變化不是瞬間的而是跨越一定距離的。幾種邊緣類型，可以通過(guò)下面的圖片有個(gè)更清晰的認(rèn)識(shí)。

在前面的關(guān)于圖像濾波的講解中，小白為大家介紹了sobel算子模板，但是沒(méi)有講解其具體作用。這次的講解中，小白將為大家講解什么是sobel算子。

sobel算子是一階的梯度算子，也就是對(duì)信號(hào)求取一階導(dǎo)數(shù)，對(duì)噪聲具有平滑作用，提供較為精確的邊緣方向信息，但是邊緣定位精度不夠高；但是該種方法比較簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，也比較容易理解。

對(duì)一個(gè)連續(xù)函數(shù)求導(dǎo)是一件比較容易的事情，但是圖像中的數(shù)據(jù)都是數(shù)字化之后的數(shù)據(jù)，是離散的，因此對(duì)于求導(dǎo)就需要使用差分方式：前面的像素灰度值減去后面像素的灰度值，并將結(jié)果大于一定閾值的設(shè)為邊緣，否則就不是邊緣。我們用數(shù)學(xué)公式表示就是：I(x,y)-I(x-n,y)。公式給出的是兩個(gè)像素在同一行中，兩個(gè)像素也可以在同一列中，而且方向也可以更改。

根據(jù)之前的模板來(lái)看的話，只有一個(gè)維度的求導(dǎo)可以用如下的模板表示：

可以用上面兩個(gè)模板分別對(duì)原圖像求取橫著和豎著邊緣，之后對(duì)兩者求并集，便是圖像整體的邊緣。但是細(xì)心的小伙伴肯定會(huì)發(fā)現(xiàn)，模板之后兩個(gè)元素，以哪個(gè)元素作為模板的中心呢？為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者將其進(jìn)行了擴(kuò)展，變?yōu)橐韵碌哪０澹?/p>

模板長(zhǎng)度變?yōu)槠鏀?shù)便可以解決模板沒(méi)有“中心”的問(wèn)題。后續(xù)經(jīng)過(guò)各種演化，最終變?yōu)榍懊鎺字v中提到的模板的樣子。小伙伴在使用的過(guò)程中可以直接使用其模板就可以，而且Matlab也是帶有sobel邊緣提取的函數(shù)，不需要小伙伴自己編寫(xiě)復(fù)雜的程序。

常用的sobel邊緣提取模板

其實(shí)很多種算子都借鑒了sobel方法的思想，Roberts算子檢測(cè)方法對(duì)具有陡峭的低噪聲的圖像處理效果較好，但是利用roberts算子提取邊緣的結(jié)果是邊緣比較粗，因此邊緣的定位不是很準(zhǔn)確。我們直接給出Roberts算子的模板：

通過(guò)模板我們也能看出來(lái)，該算法是采用檢測(cè)斜著方向的梯度變化來(lái)判定圖像的邊緣。

Canny算子是目前邊緣檢測(cè)最常用的算法，效果也是最理想的。但是Canny邊緣檢測(cè)算法不是簡(jiǎn)單的模板卷積而已，通過(guò)梯度方向和雙閾值法來(lái)檢測(cè)邊緣點(diǎn)，具體算法講解，可以通過(guò)點(diǎn)擊”原文閱讀“來(lái)了解更多：

Canny方法不容易受噪聲干擾，能夠檢測(cè)到真正的弱邊緣。優(yōu)點(diǎn)在于，使用兩種不同的閾值分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣，并且當(dāng)弱邊緣和強(qiáng)邊緣相連時(shí)，才將弱邊緣包含在輸出圖像中。

Matlab提供多種邊緣檢測(cè)方法，通過(guò)函數(shù)edge(image,'method')來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣提取，通過(guò)修改參數(shù)‘method’來(lái)實(shí)現(xiàn)不同濾波方法。具體的邊緣檢測(cè)代碼如下：

I=imread('lena.bmp');%  提取圖像
I=rgb2gray(I);%將彩色圖轉(zhuǎn)換灰度圖
BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)
BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)
BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)
BW4=edge(I,'log'); %用log算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)
BW5=edge(I,'canny'); %用canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)
subplot(2,3,1), imshow(BW1);
title('sobel edge check');
subplot(2,3,2), imshow(BW2);
title('roberts edge check');
subplot(2,3,3), imshow(BW3);
title('prewitt edge check');
subplot(2,3,4), imshow(BW4);
title('log edge check');
subplot(2,3,5), imshow(BW5);
title('canny edge check');

將上述代碼復(fù)制到Matalb里，把圖像地址改成自己想要提取邊緣的圖像，運(yùn)行之后便可的得到圖像邊緣。小白在自己的電腦上運(yùn)行程序的結(jié)果如下圖。在程序里也利用其他算子提取了邊緣，方便小伙伴的對(duì)比。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Matlab如何實(shí)現(xiàn)圖像邊緣提取”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

本文題目：Matlab如何實(shí)現(xiàn)圖像邊緣提取
文章來(lái)源：http://chinadenli.net/article10/ihopdo.html

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