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1、一种基于Sobel算子和网格的彩色图像边缘检测方法AColorEdgeDetectionBasedonSobelOperatorandGrid李峰,冯新喜,侯志强(空军工程大学电讯工程学院西安710077)摘要:文章提出了一种基于Sobel算子和网格的二尺度彩色图像边缘检测方法.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到
2、图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。该方法充分考虑到了图像当中可能出现的各种复杂情况，从两个尺度分割图像，弥补了单一方法的不足，提高了分割的正确率。关键词:边缘检测网格形态学SobelLiFeng,FengXinxi,HouZhiqiang(AirForceEngineeringUniversityTelecommunicationEngineeringCollegeXi’an710077)AbstractAcoloredgedetectionapproachbasedon
3、Sobeloperatorandgridispresentedinthispaper.Themethoddividestheoriginalimageintogridsofcertainsize.Thenfinishtheedgedetectionoftheimageattwodifferentsizes.ThefirststepistouseSobeloperatortodetectedgesoftheoriginalimageanddealingwiththegridsaccordingtoedgepixel
4、sandtheconnectconditionsineachgrid.Thengridsarechoseasdatacells.ThenSobeloperatorisusedagaintodetectedgeinlargerscale.Finally,bysettingdataprioritiesandusingmorphologicalmethods,thetworesultsarecombined.Thecomplicatecasesthatanimagemayhaveareconsideredinthism
5、ethod.Besides,itdealswiththeimageattwodifferentscales,soitisbetterthanjustusesinglemannerandhasgotbettersimulationresults.Keywords:edgedetectiongridmorphologySobel1引言图像分割是图像分析和模式识别的第一步,它是图像分析和模式识别重要和基本的一个组成部分,是图像处理中难度最大的部分之一,决定了最终分析结果的质量。彩色图像是客观世界更准确的描述，能够提供比
6、灰度图像更多的信息，并且随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理的硬件条件成熟，彩色图像分割受到了人们更多的关注。边缘检测是图像分割中的一种重要方法,但目前主要是针对灰度图像。本文提出了一种针对彩色图像的二尺度边缘检测方法,通过Sobel算子和网格分析的方法有效地提取了图像当中的边缘像素，较单一尺度边缘检测利用了图像当中更多的信息，提高了检测的正确率。2方法介绍色彩是人们对于红，绿，蓝三基色混合后的感官感受，彩色空间的选取对于彩色图像的处理至关重要，本文选用HSV彩色空间。最常用的面向硬设备的彩色空间模型是RG
7、B模型，用R、G、B三分量的值来表示颜色，但是R、G、B三分量之间常有很高的相关性，直接利用这些分量常常不能得到理想的效果。为了降低彩色特征空间中各个特征分量之间的相关性，以及为了使所选的特征空间更方便于边缘检测方法的具体应用,实际上常需要将RGB图像变换到其他的彩色特征空间中去。在本文中采用了HSV空间。HSV(色度、饱和度、亮度)空间比较接近人对颜色的视觉感知，其中V表示颜色的明暗程度"主要受光源强弱影响，H表示不同颜色，而S表示颜色的纯度。注意到HSV模型有两个重要的事实作为基础，首先V分量与彩色信息无关，
8、其次H和S分量与人感受彩色的方式紧密相连。HSV空间比较直观并且符合人的视觉特性，这些特点使得HSV模型非常适合基于人眼视觉特性的彩色图像处理。从RGB到HSV空间的转换公式为：Sobel算子是通过求梯度得到图像边缘的典型方法,在一般情况下,用Sobel算子得到的图像边缘连续性较差，一种解决方法是寻找邻近的其它断点，根据断点处梯度的相似性将它们连接起来，这种方法带有一定的
