本资源提供了一套基于Sobel算子进行图像边缘检测的MATLAB代码，适用于需要进行图像处理和分析的研究者与工程师。
Sobel算子图像边缘提取的Matlab代码可以用于检测图像中的边缘特征。这种技术利用了Sobel滤波器来增强垂直和水平方向上的边缘，并计算梯度幅值以确定边界位置。以下是实现该功能的一种方法：
```matlab
function [G, theta] = sobelEdgeDetection(I)
% I is the input grayscale image
% 定义Sobel算子的x、y方向卷积核
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
% 使用imfilter函数进行滤波操作，分别计算Ix和Iy
Ix = imfilter(double(I), sobel_x, replicate);
Iy = imfilter(double(I), sobel_y, replicate);
% 计算梯度幅值G及方向theta
G = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
theta = atan2(Iy, Ix);
end
```
这段代码首先定义了Sobel算子的两个卷积核，一个用于检测水平边缘，另一个用于垂直边缘。然后通过调用`imfilter`函数来计算图像在这些方向上的梯度分量Ix和Iy。最后根据这两个值求得最终的边缘强度G以及每个像素点处的方向theta。
此代码适用于任何灰度输入图像，并返回了两个输出：一个是包含所有像素位置边缘信息的矩阵，另一个是表示相应边沿方向的角度数组。
5星
