Sobel算子

将学习过程记录下来，结合自己的理解，并附上代码，目的是为了使更多的初学者可以收益，少走弯路。以下是笔者总结，仅供参考，如有错误，望指正！

Sobel算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。多用于图像的边缘检测。

Sobel算子利用离散的一阶差分（离散函数中连续相邻两项之差，定义X(k)，则Y(k)=X(k+1)-X(k)就是此函数的一阶差分）算子，模拟图像亮度函数一阶梯度（可以近似理解为导数，具体内容自己去百度）的近似值。 一阶差分其实是一阶导数的近似，那么求边缘为什么要用到导数呢？我们先回归一下导数的概念，还记得我们第一次接触导数就在什么时候吗，老师会告诉我们，导数反映的是函数变化的快慢（大小）。图像中的每个像素点可以类比函数图像中一个个点，那么图像的导数（如果可以求导）反映的就是图像像素值的变化吗。那么变化大的（比如，连续的三个像素点从20->200->20）像素点就是所谓的边界点。而变化大小的标准可以根据实际的图像设定一个阈值。这就是为什么可以用差分算子来做边缘检测。那么该算子究竟是什么呢？ 该算子包含两组3*3的矩阵，一个是x方向、一个是y方向，如下图Gx，Gy所示。利用目标图像分别与这两个算子做卷积（两个变量在某范围内相乘后求和的结果），就得到了图像亮度在x、y方向的差分近似值。

-1 0 1 1 2 1 -2 0 2 0 0 0 -1 0 1 -1 -2 -1 Gx Gy

该实例将一 200*200的灰度图像 通过 串口 发送给FPGA，调用FIFO做卷积运算，运算结果存入ram中，最后通过VGA显示出来。 首先送上实验效果 原始图像（bmp） 处理后图像

流程如下： RS232 -> FIFO -> SOBEL -> RAM -> VGA 具体步骤如下： 1.Matlab生成数据图像 将图像矩阵变换成1mn大小（m：图像行数 n：图像列数）写入txt文本，以两位十六进制（%02x）格式保存数据。 matlab代码：

2.串口模块接收数据rx_data 串口数据是一位一位接收，接收的数据每8位保存在rx_data中，rx_data的位宽为8. 接收模块接口如下：（由于篇幅限制，这里只给出接口与内部变量）

3.利用FIFO同时取图像三行，Sobel算子参与运算

控制FIFO的输出，使得同时控制三行数据，将每行读出的数据依次保存在a、b、c中，a、b、c组成的3*3的矩阵，我们叫做A，A与Gx，Gy分别作卷积，分别得到目标图像在Gx，Gy方向的边界。卷积公式如下： Gx = a1-c1+(a2-c2)