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。
也可以用 OpenCV 自定义的滤波器 filter2D() 函数,来实现 Roberts 边缘检测: intmain(intargc,char*argv[]){Mat src=imread(".../street.jpg");imshow("src",src);Mat gray;cv::cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);Mat kernelRoX=(cv::Mat_<float>(2,2)<<-1,0,0,1);Mat kernelRoY=(cv::Mat...
然而,为了使用整数提高计算效率,因此对梯度缩放了2倍,才实际得到第5节中Prewitt算子的滤波器权重。 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...
4. Roberts算子 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),...
4. Roberts算子 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。
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...
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(...
该算子与Sobel算子类似,只是权值有所变化,但两者实现起来功能还是有差距的,据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘。 对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均,但是像素平均相当于对图像的低通滤波,所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。
Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、LoG 和 Canny 边缘检测算子(MATLAB自写函数实现) 1理论 1.1 知识引入 1.1.1 图像边缘边缘[1] 图像边缘是图像最基本的特征,所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如,灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区...
Roberts算子 Roberts算子即为交叉微分算法,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第噪声图像,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,其缺点时对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 在Python中,Robe