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。
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...
算子:像素平均相当于对图像的低通滤波,所以 算子对边缘的定位不如 算子 算子:由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感 算子:对噪声比较敏感,只适用于无噪声图像 容易丢失边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘 算子:易使高频边缘被平滑掉,从而造成边缘丢失 常用场景对比 算子:常用于垂直边缘明显或具有陡峭的低噪声...
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...
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...
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...
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...
一、Sobel、Prewitt、Canny算子简介 1 Sobel算子边缘检测算法 传统Sobel算子是边缘检测中常用的梯度幅度检测算子,该算子首先使用3×3的卷积模板对检测图像进行加权平均或邻域平均,然后通过一阶微分计算来检测图像的边缘。假设f(x,y) 表示为一幅函数图像,它在点f(x,y)处的梯度是一个矢量,定义为: ...
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与实现，并通过滤波器...
内容提示: 总第324期2016 年第 10 期计算机与数字工程Computer&DigitalEngineeringVol.44No.102029 sobel算子与 prewitt算子分析与研究*王月新 刘明君(忻州师范学院 忻州 034000 )摘 要 图像梯度锐化能够帮助人们客观,明确地了解世界,而在人的视觉感官中,梯度信息又占有十分重要的比重,所以准确的梯度信息对于数字图像...