Prewitt算子的原理是将这两个卷积核分别应用于图像中的每个像素点,然后计算两个卷积结果的平方和的平方根。这个平方和的平方根可以用来表示该像素点的边缘响应强度。 具体来说,对于图像中的每个像素点,我们将Prewitt算子的卷积核分别与该像素点周围的邻域像素进行卷积运算。对于水平方向的卷积核,我们将其与该像素点左右...
Prewitt算子的工作原理与Sobel算子类似,通过检测图像中像素点的亮度变化来确定边缘的位置。它也可以抑制噪声并提供较好的边缘检测结果。 和Sobel算子一样,Prewitt算子在实际应用中常将水平和垂直方向上的梯度幅值进行组合,得到综合的边缘强度。 总结起来,Prewitt算子是一种常用的边缘检测算子,通过计算图像的梯度来寻找边缘的...
由于图像中不同像素的位置属于离散序列,因此通常利用差分算子进行梯度计算。 2 差分算子 差分是计算数学的基本概念之一,指离散函数在离散节点上的改变量。本文Roberts, Prewitt, Sobel三种边缘检测方法都属于一阶差分,基于一阶差分的边缘检测常用算子包括: 一阶向后差分算子表示为:\frac{f(x, y) - f(x-\Delta x...
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 算子明显 适合用来识别噪声较多,灰度渐变的图像 对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均 算子: 算子要比 算子更能准确检测图像边缘 边缘定位较准确,常用于噪声较多,灰度渐变的...
微信截图_20171203174601.png Prewitt算子其实是先平滑去噪,后然后求导。因为卷积计算的交换性质。将smooth和differentiate先卷积,及为所求 微信截图_20171203174621.png 而Prewitt和sobel算子的主要区别就在于smooth的处理 微信截图_20171203174631.png 待geng'x
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...