最简单的边缘检测方法是井行微分算子法,它利用相邻区域的像素值不连续的性质,采明一阶或二阶导数来检测边缘点。 (1) Roberts边缘检测算子 根据计算梯度原理,采用对角线方向相邻两像素之差得Roberts算子为: (2) Sobel边缘检测算子 Sobel算子有两个卷积计算核,如图2-9所示。图像中的每个点都用这两个核作...
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...
使用Sobel边缘检测法的步骤主要有,首先使用模板Gx、Gy对原图像做窗口移动,计算对应的每个像素点的梯度值;接着使用阈值处理得到的梯度值,以利用连通域的思想,将不同水平的梯度值精确标定;最后,可以用梯度值来进行边缘检测,以及图形分割等应用。 二、Prewitt边缘检测方法的原理 Prewitt边缘检测方法是一种基于梯度计算的边...
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。
边缘检测指的是从图像中检测边缘点和边缘段,并且描述边缘方向的过程。本文记录常用边缘检测一阶微分算子。 图像边缘 图像边缘一般指图像的灰度变化率最大的位置。 成因主要如下: 图像灰度在表面法向变化不连续; 图像中物体在空间上的深度不一致; 在光滑的表面上颜色不一致; ...
1、Roberts边缘检测 (1)Roberts核 (2)c++ opencv示例 2、Prewitt边缘检测 (1)Prewitt核 (2)c++ opencv示例 3、Prewitt边缘检测 (1)Sobel核 (2)c++ opencv示例 (3)利用opencv的Sobel函数处理 前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新 数字图像处理(c++ opencv):图像分割-基本边缘检测--边缘检测步骤、图像梯度...
检测效果如下图所示。Prewitt算子则通过考虑周围更多的点，以更大的边缘检测滤波器实现更准确的边缘检测，其滤波器设计思想在此基础上展开。Sobel算子进一步融合了水平、垂直及对角线方向的梯度，通过加权平均计算边缘强度，提高了边缘检测的准确性。本文详细介绍了Roberts、Prewitt、Sobel三种边缘检测算子的原理...
roberts.png 2. Prewitt 算子 在下图的 3×3 区域,Roberts 算子利用 和 ,实现对角差分。 3*3模版.png 但是2×2 大小的核概念上很简单,但在计算边缘方向时,它们不如中心对称的核有用,中心对称核的最小尺寸为 3×3。 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...
Prewitt算子: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。 Sobel算子:Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均,但是Sobel算子认为,邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的,所以距离不同的像素具有不同的权值,对算子结果产生的影响也不同...
常见边缘检测对比(Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子),目录方法对比公式对比优点对比缺点对比常用场景对比边缘检测结果对比方法对比算子:基于一阶导数的方法算子:基于一阶导数的方法算子:基于一阶导数的方法算子:基于二阶导数的方法算