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。
5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1. 锐化 1.锐化(Sharpening) :图像在传输或变换过程中(如未聚焦好)、受到各种干扰而退化,典型的是图像模糊,而图像的判读和识别中,常需突出目标的轮廓或边缘信息。 2.边缘锐化:主要增强图像的轮廓边缘、细节( 灰度跳变部分),以突出图像中景物...
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...
图像边缘检测——一阶微分算子 Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Robinson,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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, y)}{\Delta x} 一阶向前差分算子表示为:\frac{f(x+\Delta x, y) - f(x...
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...
5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1. 锐化 1.锐化(Sharpening):图像在传输或变换过程中(如未聚焦好)、受到各种干扰而退化,典型的是图像模糊,而图像的判读和识别中,常需突出目标的轮廓或边缘信息。 2.边缘锐化:主要增强图像的轮廓边缘、细节( 灰度跳变部分),以突出图像中景物的...
使用一阶导的算子有,prewitt,sobel和canny;使用二阶导的有lapacian (1)一阶导算子: 1、prewitt 通常用 f '(x) = f(x + 1) - f(x - 1) 近似计算一阶差分。可以提出系数:[-1, 0, 1],这个就是模板。在二维情况下是: -1, 0, 1 -1, 0, 1 ...
数字图像处理(19): 边缘检测算子(Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子 和 Laplacian算子),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Laplace对噪声敏感但能检测二阶变化;Sobel和Prewitt抑制噪声但定位较粗;方向算子多向检测但复杂度高;梯度算子泛指一阶导数方法,易受噪声影响。 1. **边缘增强与边缘检测的差异** - **边缘增强**通过提高边缘区域的对比度或亮度使边缘显眼,但保留原图结构。 - **边缘检测**通过算法标记边缘位置,输出二值图像...