【转】Sobel 算子

由于 Sobel 算子结合了 Gaussian 平滑和微分，因此其结果或多或少对噪声有一定的鲁棒性。采用以下算子分别计算一阶 x 方向和 y 方向的图像差分： 
 

#include <math.h> 
// Sobel 算子 
// 1. pImageData   图像数据 
// 2. nWidth       图像宽度 
// 3. nHeight      图像高度 
// 4. nWidthStep   图像行大小 
BOOL Sobel(unsigned char *pImageData, int nWidth, int nHeight, int nWidthStep) 
{ 
    int            i            = 0; 
    int            j            = 0; 
    int            nDx          = 0; 
    int            nDy          = 0; 
    int            nValue       = 0; 
    unsigned char *pLine[3     = { NULL, NULL, NULL }; 
    for (j = 1; j < nHeight - 1; j++) 
    { 
        pLine[0  = pImageData + nWidthStep * (j - 1); 
        pLine[1  = pImageData + nWidthStep * j; 
        pLine[2  = pImageData + nWidthStep * (j + 1); 
        for (i = 1; i < nWidth - 1; i++) 
        { 
            nDx = 
                pLine[0][i+1     - pLine[0][i-1     + 
                pLine[1][i+1 * 2 - pLine[1][i-1 * 2 + 
                pLine[2][i+1     - pLine[2][i-1]; 
            nDy = 
                pLine[2][i-1     - pLine[0][i-1     + 
                pLine[2][i   * 2 - pLine[0][i   * 2 + 
                pLine[2][i+1     - pLine[0][i+1]; 
            nValue = (int) sqrt((float) (nDx * nDx + nDy * nDy)); 
            if (nValue > 0xFF) 
            { 
                nValue = 0xFF; 
            } 
            pLine[0][i-1 = (unsigned char) nValue; 
        } 
    } 
    return TRUE; 
} 


Sobel 边缘检测效果：