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 ...
1、为降噪对图像进行平滑处理。(导数对噪声具有敏感性。图像的正负分量检测困难) 2、边缘点的检测。(提取边缘点的潜在候选者) 3、边缘定位。(从候选者中选出真是边缘点成员) 基本算子:梯度算子(表征某点边缘强度和方向,又称边缘检测子) 较为简单的边缘检测算子模板: sobel模板能较好地抑制噪声。 常用绝对值来近...
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或具有陡峭的低噪声的图像的边缘检测任务 算子:常用于噪声较多、灰度渐变的图像的边缘检测任务...
Prewitt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33模板对区域内的像素值进行计算,而Robert算子的模板为22,故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,其计算公式如下所示。
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。
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...
可以看出,边缘处两侧的像素值亮度(灰度)一般存在较大差异。而这种差异变化大小可以用梯度进行定量的衡量。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...
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...
前文介绍了 Canny 算子边缘检测,本篇继续介绍 Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子等常用边缘检测技术。 Roberts 算子 Roberts 算子,又称罗伯茨算子,是一种最简单的算子,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向...
Canny边缘检测 Canny算法介绍 Canny算法原理 第一步:高斯模糊 第二步:Sobel梯度算子 第三步:非极大值抑制(NMS) 第四步:双阈值连接 视频流Canny边缘检测(阈值可调) Canny算法介绍 Canny边缘检测算法是一种多级边缘检测算法,John F. Canny于 1986 年开发出来。在许多方面的应用都有着它的身影。因此,不管是为了学习...