sobel边缘检测算子
答：其他用于提取图像的边缘特征 1、Sobel算子：这是一种经典的边缘检测算法，通过计算图像中像素点的梯度强度和方向来检测边缘。2、Canny边缘检测器：Canny算法是一种多阶段的图像处理操作，包括噪声去除、计算图像强度梯度、非极大值抑制以及滞后阈值处理，用于检测图像中的边缘。3、拉普拉斯算子：拉普拉斯算子是...
答：一阶:：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。 在 Canny 创造性的工作中，他研究了设计一个用于边缘检测最优预平滑滤波器中的问题，...
答：sobel读法，美 [ˈsoʊbəl] 。基本解释：索贝尔;边缘检测;索伯;索伯尔;算子。As a rule, Sobel advises avoiding any question someone could answer with a yes or no. 索贝尔建议，要避免提出别人可能只回答是或不是的问题，这已是经验法之谈。Roberts operator, Log operator, ...
答：该算子定位较准确，但对噪声比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。2、Sobel算子根据图像的像素点上下、左右邻点灰度加权差在边缘处达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的平滑作用，能提供建准确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不高。3、Prewitt算子边缘检测的思路与Sobel算子类似，...
答：该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经纵向及横向边缘检测的图像，其公式如下: 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。然后可用以下公式计算梯度方向...
答：BW5=edge(I5,'canny'); %canny图像边缘提取 h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波 BW6=edge(I5,'zerocross',[ ],h); %zerocross图像边缘提取 figure;subplot(1,3,1); %图划分为一行三幅图，第一幅图 imshow(I2); %绘图 figure;subplot(1,3,1);imshow(BW1);title('Sobel算子');s...
答：通过Prewitt算子的水平模板 卷积后，对应的水平方向梯度为 通过Prewitt算子的竖直模板 卷积后，对应的竖直方向梯度为 输出梯度图在 的灰度值为 Sobel算子引入了类似局部加权平均的运算，对边缘的定位比要比Prewitt算子好。Python 调用OpenCV接口实现Sobel算子边缘检测 ...
答：Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的。Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel算子几乎一致，只是没有ksize参数.dst = Scharr(src, ddepth, dx, dy[, dst[, scale[, delta[, borderType]]])Canny边缘检测算子(多级边缘检测...
答：接着，梯度计算，利用Sobel算子捕捉像素的强度变化，粗略定位边缘区域。非极大值抑制（Non-Maximun Suppression）则通过细化边缘，确保边缘信息的精确性。双阈值（Double Threhold）策略进一步区分强边缘、弱边缘和抑制点，最后，滞后边缘追踪确保连续性，强化边缘的完整性。Structured Forests：局部检测与一致性...
答：Sobel算子是类似于下面的矩阵：[-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1]主要用于边缘检测，实在是要分是高通还是低通，我感觉应该是高通吧，边缘信息一般是频率较高的地方
网友评论：
木党13978738228：
Sobel算子的算子描述 -
17465鄢帝
： 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...
木党13978738228：
Sobel算子是什么? -
17465鄢帝
： C++Builder下的sobel算子的程序如下:/// <summary>/// 按 Sobel 算子进行边缘检测/// </summary>/// <param name= ＂b ＂> 位图流 </param>/// <returns> </returns>public Bitmap Sobel(Bitmap b){Matrix3x3 m = new Matrix3x3(); // -1 -2 -1...
木党13978738228：
用Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子对图像进行边缘检测的程序,在matlab环境下,程序要完整,最好有图 -
17465鄢帝
： close all clear all I=imread('tig.jpg'); %读取图像 I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图 [thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2); I3=wdencmp('gbl',I2,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %小波除噪 I4=medfilt...
木党13978738228：
用sobel求图像梯度,图像的边角处的梯度怎么处理? -
17465鄢帝
： Sobel算子可以用来检测0度、90度、45度和135度的边缘 例如对角的有45度和135度 45度的算子是[0 1 2,-1 0 1,-2 -1 0] 135度的算子是[-2 -1 0 ,-1 0 1,0 1 2] 注意有时候会求得负值 建议采取绝对值或者去掉负值部分
木党13978738228：
关于sobel算子的图像边缘检测程序 -
17465鄢帝
： 以上是SOBEL算子部分的例程,硬件平台是DSP5509开发板,原理基本明白,但是程序不是十分清楚(指针学的不好),求高人给予详细讲解,谢谢! --------这个分有点底,加到150给讲一讲.
木党13978738228：
关于图像处理,利用sobel算子边缘检测的Matlab程序 -
17465鄢帝
： 这很明显啊,你没有定义g函数.看你程序的意思是先检测出边缘,因为边缘中的线都是白色的,然后就是用for 和 if语句把边缘经过处理,也就是将边缘中白色点变为g,这就要看你具体想以何种方式增强了,如果是对数变换的话,你可以先让g(:,:)=log((ps(:,:))+1)(将这条语句放在for语句的上面);这样增强的结果就是扩展低值灰度,压缩高值灰度,当然了,还有很多其它增强方法,你可以具体再找找图像增强这方面的资料.
木党13978738228：
Sobel和Kirsch算子的优缺点 -
17465鄢帝
： Soble算子对噪声有抑制作用,因此不会出现很多孤立的边缘像素点.Sobel算子对边缘的定位不是很准确,图像的边界宽度往往不止一个像素,不适合于对边缘定位的准确性要求很高的应用.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.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,据网上查阅资料得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘.
木党13978738228：
matlab中edge支持哪几种不同边缘检测算子 -
17465鄢帝
： edge函数支持以下几种边缘检测子:Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian, zero-cross, Canny.可以在Command Window里面输入help edge 命令,查询各种检测子的具体用法,以及其算法的简要描述.
木党13978738228：
sobel算子对应的模板形式有哪两种
17465鄢帝
： Sobel 算子有两个,一个是检测水平边沿的 ;另一个是检测垂直平边沿的 Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子,也有两个,一个是检测水平边沿的 ,另一个是检测垂直平边沿的 .各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比,它的位置加权系数更为准确,在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致.
木党13978738228：
matlab从bmp中提取图像 -
17465鄢帝
： I=imread('lena.bmp');% 提取图像 BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子进行边缘检测 BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测 BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子进行边缘检测 BW4=edge(I,'log'); %用log算子进行边缘检测 ...
