[发明专利]自适应阈值的Sobel边缘检测方法在审
| 申请号： | 201710100734.0 | 申请日： | 2017-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN108470344A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 南宁市富久信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/136 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 530000 广西壮族自治区南*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了自适应阈值的Sobel边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：计算输入图像梯度；S2：自适应阈值计算；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。本发明方法利用中值滤波思想来确定图像的每一像素点局部边缘阈值来实现自适应阈值Sobel边缘检测。该算法检测出的实时图像边缘更加精细，并且能很好地抑制背景噪声。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 计算输入图像 抑制背景噪声 边缘图像 合成梯度 局部边缘 目标像素 实时图像 算法检测 中值滤波 阈值计算 边缘点 像素点 精细 图像 | ||
【主权项】：
1.自适应阈值的Sobel边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：计算输入图像梯度：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：![]()
；S2：自适应阈值计算；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。
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