Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。 Sobel算子的边缘定位更准确,常用于噪声较多、灰度渐变的图像。其算法模板如公式所示,其中dx表示水平方向,dy表示垂直方向。 Sobel算子根据像素...
2. Prewitt 算子 在下图的 3×3 区域,Roberts 算子利用 和 ,实现对角差分。 3*3模版.png 但是2×2 大小的核概念上很简单,但在计算边缘方向时,它们不如中心对称的核有用,中心对称核的最小尺寸为 3×3。 Prewitt 算子的设计思想:真正的边界点在水平方向和垂直方向上的相邻点应该也同样为边界点,因此以更大...
边缘定位不是很准确 算子:像素平均相当于对图像的低通滤波,所以 算子对边缘的定位不如 算子 算子:由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感 算子:对噪声比较敏感,只适用于无噪声图像 容易丢失边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘 算子:易使高频边缘被平滑掉,从而造成边缘丢失 常用场景对比 算子:常用于垂直边缘明显...
然而,为了使用整数提高计算效率,因此对梯度缩放了2倍,才实际得到第5节中Prewitt算子的滤波器权重。 6.2 从梯度方向的角度推导Sobel算子 Roberts 边缘检测算子按照对角线(两个方向)的梯度确定边缘点,Prewitt 边缘检测算子按照X和Y方向的梯度确定边缘点。上述四个方向的梯度如下图所示: 利用上述四个方向的边缘检测效果分...
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)噪声。 计算公式为: Sobel算子: 上述所有算子都是通过求一阶导数来计算梯度的,用于线的检测,在图像处理中,通常用于边缘检测。在图像处理过程中,除了检测线,有时候也需要检测特殊点,这就需要用二阶...
1.Roberts算子 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。 2.Prewitt算子 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 3 ...
1.2.3 Sobel [1][2] Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。 也可以沿对角计算: 1.2.4Laplacian[1] 拉普拉斯(Laplacian) 算子是 n 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,分...
边缘检测技术主要有Sobel、Prewitt和Roberts三种。本文将介绍这三种边缘检测方法的原理以及它们之间的区别。 Sobel边缘检测是由Ivan E.Sobel于1960年研发的一种边缘检测技术,它是根据图像中的灰度值变化来计算出一个像素的梯度,从而检测出图像的边缘。Sobel算子是一种以一阶微分运算为基础的滤波算子,它采用一种双线性...
Sobel算子是一种用于边缘检测的离散的离散微分算子,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,根据图像边缘化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,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的...
Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子,而前者是平均滤波,后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果,但是对于混合多复杂噪声的图像,处理效果就不理想了。; LOG滤波器方法通过检测二阶导数过零点来判断边缘点。LOG滤波器中的a正比于低通滤波器的宽度,a越...