Sobel算子的介绍 sobel 算子和 canndy 算子的区别

Sobel\u7b97\u5b50\u662f\u4ec0\u4e48\uff1f

C\uff0b\uff0bBuilder\u4e0b\u7684sobel\u7b97\u5b50\u7684\u7a0b\u5e8f\u5982\u4e0b:

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/// \u6309 Sobel \u7b97\u5b50\u8fdb\u884c\u8fb9\u7f18\u68c0\u6d4b
///
/// \u4f4d\u56fe\u6d41
///
public Bitmap Sobel(Bitmap b)
{
Matrix3x3 m = new Matrix3x3();

// -1 -2 -1
// 0 0 0
// 1 2 1
m.Init(0);
m.TopLeft = m.TopRight = -1;
m.BottomLeft = m.BottomRight = 1;
m.TopMid = -2;
m.BottomMid = 2;
Bitmap b1 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -1 0 1
// -2 0 2
// -1 0 1
m.Init(0);
m.TopLeft = m.BottomLeft = -1;
m.TopRight = m.BottomRight = 1;
m.MidLeft = -2;
m.MidRight = 2;
Bitmap b2 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// 0 1 2
// -1 0 1
// -2 -1 0
m.Init(0);
m.TopMid = m.MidRight = 1;
m.MidLeft = m.BottomMid = -1;
m.TopRight = 2;
m.BottomLeft = -2;
Bitmap b3 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -2 -1 0
// -1 0 1
// 0 1 2
m.Init(0);
m.TopMid = m.MidLeft = -1;
m.MidRight = m.BottomMid = 1;
m.TopLeft = -2;
m.BottomRight = 2;
Bitmap b4 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// \u68af\u5ea6\u8fd0\u7b97
b = Gradient(Gradient(b1, b2), Gradient(b3, b4));

b1.Dispose(); b2.Dispose(); b3.Dispose(); b4.Dispose();

return b;
} // end of Sobel

\u6211\u89c9\u5f97\u4f60\u8fd9\u4e2a\u8bf4\u6cd5\u5c31\u6709\u95ee\u9898\uff0csobel\u8fb9\u7f18\u68c0\u6d4b\u8fd0\u7528sobel\u7b97\u5b50\uff0c\u5c31\u662f3\u00d73\u6216\u80055\u00d75\u7b49\u7b49\u4e4b\u7c7b\u7684\u77e9\u9635\uff0ccanny\u662f\u5728sobel\u7b97\u6cd5\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\u52a0\u4ee5\u6539\u8fdb\uff0c\u5e76\u6ca1\u6709canny\u7b97\u5b50\uff0ccanny\u7b97\u6cd5\u7684\u8fb9\u7f18\u68c0\u6d4b\u90e8\u5206\u5c31\u662fsobel\u7b97\u6cd5\u3002

计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。



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