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...
灰度图像的边缘检测分别采用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsh算子(8方向)对2幅灰度图像进行边缘检测。其中,一幅图像边缘比较明显,另一幅则比较“平坦”。 相关知识点: 试题来源: 解析 读入图象:M=imread(str);采用Roberts算子BW=edge(rgb2gray(M),'roberts'); imshow(BW);Sobel算子: bw=edge(rgb2gray(...
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,分为四邻域和八邻域,四邻域...
对于所有的微分算子而言,若只对|Rxf|进行阈值判决,则选择的是与x方向垂直的边缘;若只对|Ryf|进行阈值判决,则选择的是与y方向垂直的边缘;若选择的是对|Rxf|+|Ryf|进行判决, 则获得一般方向的边缘。 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 Kirs...
Sobel算子 先说Sobel算子 GX为水平过滤器,GY为垂直过滤器,垂直过滤器就是水平过滤器旋转90度。 过滤器为3x3的矩阵,将与图像作平面卷积。 如果不存在边则两个点颜色很接近,过滤器返回一个较小的值,否则就可判断出边缘的存在。 当前点为中间点 具体计算如下: ...
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...
BW1=edge(I5,'sobel'); %sobel图像边缘提取 BW2=edge(I5,'roberts'); %roberts图像边缘提取 BW3=edge(I5,'prewitt'); %prewitt图像边缘提取 BW4=edge(I5,'log'); %log图像边缘提取 BW5=edge(I5,'canny'); %canny图像边缘提取 h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波 BW6=edge(I5,'...
算子:非微分边缘检测算子 公式对比 算子: , 算子: , 算子: , 算子: 领域: ; 邻域: 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 ...
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理,将其凸显。本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助。
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...