Sobel边缘检测的实现

        Sobel边缘检测的实现
　　Sobel边缘检测算法是一种基于梯度的图像边缘检测的方式，该算法容易在硬件上实现，且能够平滑一定的噪声，边缘检测效果较好。Sobel 算子的边缘检测是在图像空间内利用 2 个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的。这两个方向模板，一个检测水平边缘，另一个检测垂直边缘。它们的方向梯度算子模板如下:
　　
　　水平方向梯度模板  垂直方向梯度模板
　　以模板内的数字为权重系数，与图像平面对应的像素值相乘可以求出水平梯度PX与垂直梯度PY。然后根据梯度计算公式， 求出梯度值|G|，并与预先设定的阈值进行比较从而确定图像的边沿。
根据以上分析，系统利用QUARTUS中的IP核模块并结合硬件语言编程实现了Sobel边缘检测模块的设计，具体实现过程如图4所示，其中乘加器是计算像素梯度值的主要模块。一个乘加器中包括3个乘法运算模块和1个加法运算模块，分布情况如图5所示，其中dataa为输入的行像素，datab为方向模板的权重系数。一个乘法器模块可以实现一行像素与其对应的模板系数的卷积运算。边缘检测模块需要6个乘加器来实现X方向和Y方向的梯度值运算。开方模块结合X方向与Y方向的梯度，确定该点的像素梯度值。然后再将得到的梯度值与阈值进行比较，从而确定图像的边缘。

Sobel边缘检测

对不住，昨天有事，子模版没来得及发

它们的方向梯度算子模板如下:
　　
左边是水平方向梯度模板  右边是垂直方向梯度模板

然后根据梯度计算公式， 求出梯度值|G|，并与预先设定的阈值进行比较从而确定图像的边沿。计算公式如下