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。
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,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓 [1-4]。 Sobel 算子的边缘定位更...
对于上图所示的3 \times 3的图像区域,可以严格按照差分算子的定义来得到梯度在X方向的Prewitt算子: G_X = \frac{f(x+1, y-1) - f(x-1, y-1)}{2} + \frac{f(x+1, y) - f(x-1, y)}{2} + \frac{f(x+1, y+1, f(x-1, y+1))}{2} \\ = \frac{1}{2} [(f(x+1, y-...
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 ...
除sobel边缘检测外 还有Prewitt算子, 它的卷积因子如下: 其他计算 和sobel差不多; Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差,在边缘处达到极值检测边缘。对噪声具有平滑作用,定位精度不够高。 罗伯茨交叉边缘检测(Roberts Cross operator) 卷积因子如下:
Prewitt 算子如下: #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidprewitt(Mat&input,Mat&output,Mat&kernel_x,Mat&kernel_y){intheight=input.rows;intwidth=input.cols;intheight_x=kernel_x.rows...
在边缘检测中,常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个,一个是检测水平边缘的 ;另一个是检测垂直边缘的 。与Prewitt算子相比,Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权,可以降低边缘模糊程度,因此效果更好。 Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子,也有两个,一个是检测水平边缘的 ,另一个...
几种常用的边缘检测算子主要有Roberts边缘检测算子,Sobel算子、Prewitt算子、Krisch边缘算子,高斯-拉普拉斯算子。 边缘大致可以分为两种,一种是阶跃状边缘,边缘两边像素的灰度值明显不同;另一种为屋顶状边缘,边缘处于灰度值由小到大再到小的变化转折点处。
这就是所谓的Prewitt算子。这样近似X方向导数就求出来了。Y方向导数与X方向导数求法相似,只不过是用第三行元素之和减去第一行元素之和。X方向和Y方向导数有了,那么梯度也就出来了。这样就可以找出一幅图中的边缘了。 由于求的是3×3中心点的导数,所以给第二列加了一个权重,它的权重为2,第一列和第三列的...
如下边缘检测算子中,时间复杂度最高的是:C A、Sobel算子B、Prewitt算子C、Canny算子D、Roberts算子(说明:常见边缘检测算子:Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia一阶微分算子:Roberts、Sobel、Prewitt matlab图像边缘检测分析