【STM32F469I试用】sobel滤波

只看该作者 · 2016-1-8 09:38

关于emwin的显示，lcd的使用什么的，我就不废话了，st的板子都一样，另外论坛也有了大量的写的很优秀的入门**

Sobel算子是一种一阶微分算子，主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。它是一种计算机视觉领域的重要方法。
如下图所示，对lena提取的边缘图像

对于应用如此广泛的sobel，奇怪的是，竟然没有一篇正是的论文发表，而且各个来源出去也不一样。
原来，这个著名的Sobel边缘算子，当年作者并没有公开发表过论文，仅仅是在一次博士生课题讨论会(1968)上提出("A 3x3 Isotropic Gradient Operator for Image Processing")，后在1973年出版的一本专著（"Pattern Classification and Scene Analysis"）的脚注里作为注释出现和公开的【1】
【1】An Isotropic 3 3 Image Gradient Operator ．Research gate．2010-04-9[引用日期2014-08-10]

在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：

l (1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。

l (2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。

l (3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位，边缘的方位可能是梯度角。

梯度算子为什么能够检测边缘

在网络上暂时没找到更详细的阐述，我写一下我自己的理解

函数的极值求解微分为0，那么在极值点前后必然经历一次灰度的跃变，比如由白色突然转向黑色，而这也就是我们所要找的边缘。

梯度方向是变化最快的方向

梯度大小，是xy两个方向的2范数。

那么sobel利用加权差分的做法来实现微分运行，图像的不连续性

于是可以得到卷积模板

一个x方向，一个y方向。

在简述一下过程

用模板卷积的方式来实现对x方向和y方向的差分求解。

然后求得梯度大小和方向。

当梯度大小>一个阈值，那么判定为边缘，否则不是边缘

在上篇**的基础上。读取bmp图片，然后转换成灰度图像，计算sobel算子边缘结果，显示出来，代码

如果不想显示灰度的sobel，想试试彩色图片的sobel呢，当然可以，用r、g、b分量分别计算。然后显示，那么就是彩色的了。代码

如果对仅仅x，y方向两个方向不满足，想要更多方向的微分计算，当然也可以，将模板旋转一下就可以，代码没有

只看该作者 · 2016-1-8 09:48

感谢楼主分享！

只看该作者 · 2016-1-8 10:19

hwl1023 发表于 2016-1-8 09:48
感谢楼主分享！

多谢支持

3万 · 2016-1-8 13:47

牛人；

只看该作者 · 2016-1-8 17:18

C代码

/* Sobel template
a00 a01 a02
a10 a11 a12
a20 a21 a22
*/
unsigned char a00, a01, a02;
unsigned char a10, a11, a12;
unsigned char a20, a21, a22;
void MySobel(IplImage* gray, IplImage* gradient)
{
CvScalar color ;
for (int i=1; i<gray->height-1; ++i)
{
for (int j=1; j<gray->width-1; ++j)
{
a00 = cvGet2D(gray, i-1, j-1).val[0];
a01 = cvGet2D(gray, i-1, j).val[0];
a02 = cvGet2D(gray, i-1, j+1).val[0];
a10 = cvGet2D(gray, i, j-1).val[0];
a11 = cvGet2D(gray, i, j).val[0];
a12 = cvGet2D(gray, i, j+1).val[0];
a20 = cvGet2D(gray, i+1, j-1).val[0];
a21 = cvGet2D(gray, i+1, j).val[0];
a22 = cvGet2D(gray, i+1, j+1).val[0];
// x方向上的近似导数
double ux = a20 * (1) + a21 * (2) + a22 * (1)
+ (a00 * (-1) + a01 * (-2) + a02 * (-1));
// y方向上的近似导数
double uy = a02 * (1) + a12 * (2) + a22 * (1)
+ a00 * (-1) + a10 * (-2) + a20 * (-1);
color.val[0] = sqrt(ux*ux + uy*uy);
cvSet2D(gradient, i, j, color);
}
}
}
//注释:该程序需要在安装Opencv软件下运行。
Matlab
ps=imread('D:\14.jpg'); %读取图像
subplot(1,3,1)
imshow(ps);
title('原图像');
ps=rgb2gray(ps);
[m,n]=size(ps); %用Sobel微分算子进行边缘检测
pa = edge(ps,'sobel');
subplot(1,3,2);
imshow(pa);
title('Sobel边缘检测得到的图像');

只看该作者 · 2016-1-24 15:08

本帖最后由 colin2135 于 2016-1-25 09:48 编辑

:):):):):):):):):)算了不讨论，新年快乐

只看该作者 · 2016-1-24 15:09

本帖最后由 colin2135 于 2016-1-25 09:48 编辑

mmuuss586 发表于 2016-1-8 13:47
牛人；

undefinedundefinedundefinedundefinedundefinedundefinedundefinedundefinedundefined算了不讨论，新年快乐

只看该作者 · 2016-1-25 08:53

colin2135 发表于 2016-1-24 15:08
你这帖子跟F469并有什么关系，你有移植上去吗？ C代码用的也是OPENCV的库，STM32并不能支持OPNECV的库。

...

多谢你的评论，但是，也先请你看清楚，我哪里说到了opencv

我只是先把滤波原理说清楚，然后自己用c代码在469上实现

只看该作者 · 2016-1-25 09:34

本帖最后由 colin2135 于 2016-1-25 09:46 编辑

:):):):):):):):):)算了不讨论，新年快乐。

只看该作者 · 2016-1-25 09:43

colin2135 发表于 2016-1-25 09:34
你的C代码：CvScalar color ;
for (int i=1; iheight-1; ++i)
{

额，我不知道你从哪里看到这是我的代码。但这确实不是我写的，我写的在文中有超链接的蓝体字给出

只看该作者 · 2016-1-25 13:21

)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。

只看该作者 · 2016-1-25 14:15

不错谢谢分享

【STM32F469I试用】sobel滤波

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