Giả sử đã tìm được một vị trí (x, y) nằm trên biên của một vùng ảnh hoặc đối tượng ảnh nào đó.
Đánh dấu điểm đó là "đã sử dụng" (để điểm đó không bị sử dụng lại) và đánh giá tất cả giá trị Gradient Sobel 3×3 (hoặc lớn hơn) có trung tâm lần lượt là các điểm trong 8 điểm lân cận với (x, y).
Chọn ra ba điểm có biên độ Gradient tuyệt đối lớn nhất. Đẩy vị trí của ba điểm đó vào một mảng có 3 cột, mỗi cột tương ứng với vị trí của một điểm, sắp xếp thành từng hàng theo độ lớn của biên độ Gradient. Chọn điểm có biên độ Gradient
lớn nhất. D 4 E 7 F 6 5 A5 C I B 3 2 6 G 2 H 3 J D(11,12) E(16) F(23) A(5) C I(8) B G(8) H(8,10) J(13,10) | | | | | 1 2 3 4 5 k
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Bây giờ điểm này sẽ là một trong 8 hướng từ 0 đến 7 xung quanh điểm (x, y) sắp xếp theo mô hình sau (trong đó * là vị trí điểm (x, y)):
4 5 6 3 * 7 2 1 0
Ví dụ, nếu biên độ Gradient cực đại đã tìm được bằng toán tử Sobel với trung tâm là điểm (x+1, y) thì hướng sẽ là 3. Gọi hướng của dịch chuyển là d.
Giả sử là hình dạng của đối tượng không quá đặc biệt, lặp lại thuật toán trên nhưng thay vì xem xét tất cả các điểm xung quanh điểm mới thì chỉ cần xem xét hướng a,
(d+1) mod 8 và (d-1) mod 8. Nếu không tìm thấy một giá trị biên độ Gradient nào đủ lớn thì loại bỏ điểm đó ra khỏi danh sách và chọn một trong ba điểm đã được sắp xếp. Nếu tất cả ba điểm đều bị loại bỏ ra khỏi danh sách thì dịch chuyển lên một hàng và chọn điểm tốt nhất tiếp theo từ hàng trước. Việc dò biên kết thúc khi gặp lại điểm xuất phát hoặc việc dò đã diễn ra quá lâu hoặc số hàng trong danh sách là quá lớn.
Đây là một kỹ thuật dò biên đơn giản, tuy nhiên vấn đề có thể xảy ra là thời gian tiêu tốn khá lớn.