Roberts算子又称为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 Roberts算子的模板分为水平方向和垂直方向,如公式(11.7)所示,从其模板可以看出...
LOG 边缘检测结果 对于之前的噪声图像 laplace of gaussi(LOG) 虽然无法完全去除噪声,但是和之前直接用 laplace 的效果相比,还是减弱了一些 laplace DOG 二元连续高斯函数 G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi }\sigma^{-2} e^{-\frac{x^2 + y^2}{2} \sigma^{-2}} 对方差 \sigma 求导,可以得到 ...
Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值。根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。Sobel 算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的...
边缘是图像中像素变化明显的区域,对于特征提取和对象检测至关重要。Sobel算子被细致讲解,它通过卷积和内积操作求取图像梯度,从而实现边缘检测。此外,也涉及了图像模糊的概念,这是为了使图像边缘更加清晰而进行的预处理步骤。Laplacian算子也被提及,作为一种综合考虑X轴和Y轴梯度的方法,用于更直接的边缘检测。课程中还...
Sobel算子有两个卷积计算核,如图2-9所示。图像中的每个点都用这两个核作卷积,第一个核通常对垂直边缘相应最大,第二个核对水平边缘相应最大。两个卷积的最大值作为该点输出值,运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子定义为:(3) Prewitt算子 Prewitt算子有两个卷积计算核,如下图2-10所示作卷积的方法和Sobel算...
1、Roberts边缘检测算子 Roberts边缘检测算子根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差。 MATLAB实验代码如下: clear; sourcePic=imread('lena.jpg'); %读取原图像 grayPic=mat2gray(sourcePic); %实现图像矩阵的归一化操作 ...
图像处理中，边缘提取是核心任务之一，涉及到多种算法。本文将对图像处理基础中的LOG和DOG算子进行深入探讨。首先，介绍Laplace算子。对连续二元标量函数的Laplace算子是梯度的散度，即函数的二阶导数和。离散图像的Laplace算子则基于滤波模板实现。Laplace算子的特性在于可以定位局部极值，常用于边缘检测。然而，...
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Laplace算子提取图像边缘 python 使用marr算子提取图像边缘,Marr算子:LaplacianofaGaussian(LOG)Marr算子是在Laplacian算子的基础上实现的,它得益于对人的视觉机理的研究,有一定的生物学和生理学意义。由于Laplacian算子对噪声比较敏感,为了减少噪声影响,提出了将高
Sobel算子 Scharr->Sobel的改进版 cv::Sobel ( InputArray Src // 输入图像 OutputArray dst// 输出图像,大小与输入图像一致 int depth // 输出图像深度. Int dx. // X方向,几阶导数 int dy // Y方向,几阶导数. int ksize, SOBEL算子kernel大小,必须是1、3、5、7、 ...