基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术研究

管鹏举，王开民，曹晓梅

（长安大学工程机械学院，陕西西安710064）

检测与测试

基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术研究

管鹏举，王开民，曹晓梅

（长安大学工程机械学院，陕西西安710064）

在机器人加工中心，机器人想要捕捉到工件，需要清晰的找到工件的边缘。图像在采集过程中容易受到视角、尺寸、亮度、污染、模糊等不确定因素的影响，为了提高边缘提取的精度，在噪声的环境下，提出了基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术，实验仿真结果表明，此种算法能够有效地抑制噪声，能够提高机器人捕捉图像的精确度。

中值滤波；Sobel算子；图像处理；边缘检测

机器视觉就是用机器来代替人眼来测量和判断的技术［1］。图像边缘是一种重要的视觉信息，图像边缘检测是图像处理、图像分析、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤。视觉系统通过图像边缘检测的数据进行分析处理，方便准确的找出物体的位置。机器视觉系统是指通过机器视觉将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等诸多的信息，转变成数字化的信号；图像系统对这些信号进行各种运算，目的是抽取目标的基本特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备有序的工作。

本文结合中值滤波和Sobel算子两种滤波算法分别单独进行分析，然后结合这两种算法进行滤波，相比较可知，结合中值滤波及Sobel算子进行图像边缘处理，具有良好的检测精度的效果。

1　中值滤波的原理［2］

中值滤波是将图像中的每一个像素的灰度值用该点邻域中的所有像素的灰度值的中值来代替。假如图像中位置为［i，j］的像素，它的灰度值为f（i，j），则经过中值滤波后的输出值h（i，j）为：

其中，N表示以［i，j］为中心的邻域的集合，N内的像素总数通常为奇数，Med表示对一个集合中的数值取中间值。在编程计算时，采用一个有奇数点的滑动窗口，对位于窗口的像素的灰度值的大小进行排序，然后取排在中间的灰度值的大小作为窗口中心像素的灰度值。例如一个窗口内像素的灰度是5，6，35，10和5，他们的灰度中值为6，则滤波后原来的中心像素灰度为35就变成了6.

中值滤波是基于排序统计理论的一种有效抑制噪声的非线性信号处理技术，并且中值滤波对消除椒盐噪声非常有效。中值滤波在图像处理中，常用于保护边缘信息。同时中值滤波器也有一些缺点，对于图像中的线、尖角等细节也会被处理掉。

2　Sobel边缘检测器的原理［3］

对数字图像｛（fi，j）｝的每个像素，考察它上、下、左、右邻点灰度的加权差，与之相接近的邻点的权大。据此，定义Sobel算子［2］如下：

其卷积算子为:

适当取门限H，作如下判断:如果s（i，j）＞H，（i，j）为阶跃状边缘点为边缘图像。Sobel边缘检测器不但产生较好的边缘检测效果，而且受噪声影响也比较小。如果使用较大的邻域时，抗噪性能会更好一些，但与此同时，这样会增加计算量，并且得出的边缘也会相应的变粗。Sobel算子利用像素点上、下、左、右邻点的灰度加权算法，根据在边缘点处达到极值这一现象进行边缘的检测。Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息。Sobel算子是一种较为常用的边缘检测方法。

3　本文算法的基本思想与步骤

针对中值滤波器对于图像中的线、尖角等细节会被处理掉的缺点，本文提出了一种中值滤波与Sobel算子相结合使用的边缘检测技术，其主要思想是先对图像进行灰度处理，然后进行中值滤波处理，最后把中值处理后的图像用Sobel算子处理，得到边缘检测图像，其流程如下：

4　仿真结果与分析

本文结合中值滤波和Sobel算子进行图像边缘检测，为机器人更好的识别物体的外观结构打下了坚实的基础。下面给出了几幅图的仿真结果。如图1～4所示。

图1　原始输入灰度图像

图2　直接用中值滤波检测的边缘图像

图3　直接用Sobel算子检测的边缘图像

图4　Med-Sobel新算法检测的边缘图像

由仿真结果可以看出，本文所提出的Med-Sobel新算法检测边缘图像要比单独使用一种算法得到的图像边缘信息更加清晰、准确。因此，改进后的新算子提高了图像的边缘检测性能，提高了机器人识别物体的准确性。

5　结束语

本文分别分析了中值滤波和Sobel算子边缘检测的原理以及各自的不足，并在此基础上提出了一种Med-Sobel算子，仿真结果可以得知，运用一种检测技术得到不仅有边缘信息，理论上分析了它的检测精度要高于单独使用一种算子的精度要求，同时证实了它提高了图像的边缘检测性能，提高了机器人识别物体的准确性。

［1］毕文波.基于机器视觉的机械零件尺寸识别研究［D］.济南：山东大学，2006.

［2］徐倩.基于中值与均值滤波的边缘检测优化算法［J］.吉首大学学报，2014，35（1）：53-57.

［3］袁春兰.基于Sobel算子的图像边缘检测研究［J］.激光与红外，2009，39（1）：85-87.

Research on the Edge Detection Technology of Image based on Median Filter and Sobel Operator

GUAN Peng-ju，WANG Kai-min，CAO Xiao-mei
（Chang'an University，School of Construction Machinery，Xi'an Shaanxi 710064，China）

In the machining center of robots，the robots need to capture the clear edge of work piece.In the process of image acquisition，it is easy to be affected by uncertain factors，such as visual angle，dimension size，lightness，pollution and fuzzy and so on.A kind of detection technique based on median filter and Sobel operator is proposed in order to increase the precision of edge extraction in the noisy environment.The result of test simulation prove that this algorithm is able to reject the noise effectively and increase the precision of robot in capturing image.

median filtering；Sobel operator；image processing；edge detection

TP301

A

1672-545X（2016）08-0211-02

2016-05-01

陕西省大学生创新创业训练计划项目（201510710117）

管鹏举（1990-），男，河南周口人，硕士，研究方向为机械视觉、图像处理、故障诊断；王开民（1991-），男，新疆石河子人，硕士，研究方向为故障诊断；曹晓梅（1994-），女，陕西榆林人，本科，研究方向为机械制造及其自动化。