什么是Sobel边缘检测器的工作原理及其应用？

Sobel边缘检测器是一种经典的图像处理技术，主要用于从图像中检测出灰度图像中的边缘。它的工作原理基于梯度算子，主要包括以下几个步骤：

1. **高通滤波**: Sobel算子包含两个独立的方向敏感滤波器，一个沿水平方向（-1, 0, 1），另一个沿垂直方向（-1, 0, 1）。这两个滤波器分别对图像进行卷积，计算出水平和垂直方向上的微分，也就是梯度强度。

   [Ix, Iy] = imfilter(img, [-1 0 1; -1 0 1], 'replicate');

2. **合成梯度**: 得到的水平和垂直梯度图（Ix 和 Iy）会被合并成一个复合梯度图，通常采用平方根的方式来量化，因为它可以保持梯度信息的方向，并减小噪声的影响。

3. **非极大值抑制**: 为了消除由于噪声造成的假边缘，会执行一个称为“非极大值抑制”的过程。它会选择每个像素处梯度强度最大的邻居，保留该像素，其余则设置为零。

4. **阈值处理**: 最后，可能需要应用一个阈值来二值化图像，突出显示明显的边缘。

Sobel边缘检测器的应用非常广泛，特别是在计算机视觉领域，例如图像增强、物体识别、机器视觉系统中，以及在医学图像分析、地图制图、视频监控等领域用于检测和跟踪物体边缘的变化。此外，它也是许多更高级图像处理技术的基础，如霍夫变换和Canny边缘检测。