算子:实现步骤:1. 用高斯滤波器平滑图像 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 4. 用双阈值算法检测来确定真实和潜在的边缘 优点对比 算子:对垂直边缘的检测效果好于斜向边缘 对具有陡峭的低噪声的图像效果最好 定位精度高 算子:边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比 算子明...
解决Sobel算子在梯度角度接近水平或垂直方向时的不精确性。Scharr通过将模版中的权重系数放大来增大像素值间的差异(计算 x 或 y 方向上的图像差分)。实现过程与Sobel算子相似。 模板: numpy实现: def scharr(img): r, c = img.shape new_image = np.zeros((r, c)) new_imageX = np.zeros(img.shape)...
3*3模板考虑了中心点对段数据的性质,并携带有关于边缘方向的更多信息。 3、Prewitt和Sobel算子: 在3*3模板中: 我如下定义水平、垂直和两对角线方向的梯度 该定义下的算子称之为Prewitt算子: Sobel算子是在Prewitt算子的基础上改进的,在中心系数上使用一个权值2,相比较Prewitt算子,Sobel模板能够较好的抑制(平滑)噪...
Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。 Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。 3.Sobel算子 Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息。 因为Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导(分化),...
方向上的梯度大小 和 分别计算为: 1.2.2Prewitt[1][2] Prewitt算子是一种图像边缘检测的微分算子,其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。由于Prewitt算子采用 模板对区域内的像素值进行计算,其边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。
分别计算偏 x 方向的 Gx,偏 y 方向的 Gy,求绝对值,压缩到 [0, 255]区间,即 G(x, y) = Gx + Gy 就是 sobel 边缘检测后的图像了。因此sobel算子是有两个方向的。 3、canny canny算子的计算步骤如下: 1.高斯滤波器平滑图像。去除噪声 2.一阶差分偏导计算梯度值和方向。通过sobel算子计算的。
梯度表示图像在(x,y)处的最大变化率，其大小通过计算梯度幅值近似，方向与α(x,y)正交。Prewitt和Sobel算子用于更精确地检测边缘，Sobel模板在中心系数上使用2，有效平滑噪声。Lapacian算子通过二阶导数检测图像中的特殊点，使用拉普拉斯模板求导，模板中心位置的数字为-8，以使系数之和为0，避免恒定区域...
而另一个概念梯度的模则表示f(x, y),在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量,即: 在了解完梯度的概念之后呢,下面我们先介绍一下几种基本边缘检测滤波器:Sobel、Prewitt、Roberts算子 图3-2 Roberts算子 图3-2 Prewitt算子 图3-3 Sobel算子
边缘检测经典算子：Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子、LOG 滤波器（Marr-Hildreth 算子）、Kirsch 算子、Canny 算子等。Roberts 算子 景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的，所以景物边缘包含着大量的信息。由于景物的边缘具有十分复杂的形态，因此，最常用的边缘检测方法是所谓的“梯度检测...
类似地,还有对角线方向。对于对角线方向梯度,公式和算子如下: Roberts卷积核: Roberts 卷积核.png 我们可以实现一个基于 roberts 算子的边缘检测 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidroberts(...