一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法
- An edge detection method based on the Sobel and K-means
- 光学技术 2014年40卷第5期页码：394-398
- 作者机构：
  
  1. 1:中国矿业大学计算机科学与技术学院
  2. 2:常熟理工学院计算机科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61173130)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.003
  中图分类号：
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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杨昆, 张明新, 先晓兵, 等. 一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法[J]. 光学技术, 2014,40(5):394-398.

An edge detection method based on the Sobel and K-means[J]. 2014, 40(5): 394-398.
杨昆, 张明新, 先晓兵, 等. 一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法[J]. 光学技术, 2014,40(5):394-398. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.003.

An edge detection method based on the Sobel and K-means[J]. 2014, 40(5): 394-398. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2014.05.003.

传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像

需人为确定阈值获取二值边缘图像

容易造成边缘信息丢失。应用增加了卷积模板的Sobel算子

使用K-means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值

并分割梯度图像得到二值化边缘

最后对边缘细化与连接。通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析

该方法自适应梯度阈值定位准确

所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子

与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同

适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测。

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