Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,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影响越大,...
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别如下图所示: 对角线方向(左上角-右下角方向的梯度) 对角线方向(右上角-左下角方向的梯度) ...
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,因此以更大的边缘检测滤波器,考虑周围更多的点会使得边缘检测更准确。 Prewitt卷积核: Prewitt卷积核.png Prewitt 算子如下: #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<o...
Roberts算子又称为交叉微分算法,它是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。 Roberts算子的模板分为水平方向和垂直方向,如公式(6)所示,从其模板可以看出,R...
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(...
本章主要介绍Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子等[2-3]。
算子:基于一阶导数的方法 算子:基于二阶导数的方法 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 优点对...
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...
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,它采用一种双线性结构,可以检测图像中横向、竖向、水平和垂直等多种边缘。Sobel算子能够有效地检测出图像中的轮廓线,并降低噪...
Prewitt算子是一种空间滤波算子,它是在Sobel算子的基础上改进而来,和Sobel算子一样具有边缘检测的作用,主要利用了梯度计算,并采用平滑处理,使边缘检测更加准确。Prewitt算子有三种模板:水平方向模板、垂直方向模板和斜向模板,也可以通过不同的模板来提取不同的边缘特征,可以提高检测的精度。 最后,介绍Roberts算子的原理。