kirsch算子原理 Kirsch算子是一种基于梯度算子的边缘检测算子。其原理是利用一组预定义的8个梯度模板,对图像进行卷积操作,然后选择最大的梯度响应作为边缘强度。Kirsch算子对不同方向的边缘具有较好的响应能力,可以检测出边缘的方向信息。相对于其他算子,Kirsch算子的计算量较大,但在边缘方向性和边缘细节方面表现较好。
Sobel算子 中心差分 , 对于水平线和垂直线的四个点权重高,模板为: 在实际运用中较多 Prewitt算子 模板为 Kirsch算子 8个模板,对应8个方向,最大值被选出 Robinson算子 规则同上,也是8个模板 参考资料 https://blog.csdn.net/u014485485/article/details/78339420 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人...
Kirsch算子是一种用于边缘检测的算子,它通过计算图像中每个像素点8个方向的梯度幅值,并选取其中的最大值作为该像素点的输出值,从而实现边缘检测。这种算子对噪声有一定的平滑作用,但可能会产生伪边缘,且边缘较粗,定位精度相对较低。 2. 编写MATLAB函数,实现Kirsch算子的卷积操作 下面是一个MATLAB函数,用于实现Kirsch算...
可能缺点： 计算复杂度较高：由于需要对每个像素进行8个方向的梯度计算，并选择最大值，因此Kirsch算子的计算复杂度相对较高，可能不适用于实时性要求较高的应用。 对噪声敏感：与Sobel算子相比，Kirsch算子可能对噪声更加敏感，因为它在多个方向上计算梯度，噪声可能会干扰梯度的计算结果，导致边缘检测不准确...
Kirsch算子:Kirsch算子是像素邻域的加权和,模板中心值较大,不但产生较好的边缘效果,而且对噪声具有平滑作用。但存在伪边缘,边缘比较粗且定位精度低。 Laplacian算子:是二阶微分算子,对图像中的阶跃性边缘点定位准确,对噪声非常敏感,丢失一部分边缘的方向信息,造成一些不连续的检测边缘。
Kirsch算子实现起来相对来说稍微麻烦一些，它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出（上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出）。为了便于读者理解该算法的实现，这里我们给出实现该算法的函数...
图像边缘检测——一阶微分算子 Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Robinson,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Robinson 8方向算子 这个时候,需要我们自己去实现这个算子。 这些算子的具体介绍,其实就是 用 8个核,进行8个方向卷积,然后选取 最大值做响应。 比如 实现 kirsch 算子 KLIB_DECL void edge_kirsch_all_direction(const Mat& grayImg, Mat& edgeImg, double scale = 1, double delta = 0) { edgeImg.create...
Kirsch算子是R.Kirsch提出来一种边缘检测新算法，它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出（上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出）。为了便于读者理解该算法的实现，这里我们给...
Sobel算子对边缘的定位不是很准确，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合于对边缘定位的准确性要求很高的应用。Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。该算子与Sobel算子类似，只是权值有所变化，...