边缘检测算法、平滑方法和锐化方法

本文详细介绍了图像处理领域的几种核心算法,包括边缘检测算法如Roberts算子、Sobel算子等,平滑方法如均值滤波、高斯滤波等,以及锐化方法如Laplace算子、非锐化掩蔽等。这些算法对于图像处理有着重要的作用。

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1、边缘检测算法

各种算法优缺点汇总:http://blog.youkuaiyun.com/xiaojiegege123456/article/details/7714863

(1)Roberts算子

(2)Gaussian-Laplace(LoG)算子:Laplace算子对孤立点的响应比对边缘的响应更为强烈,因此适合无噪声的图像;在实际情况中要先使用高斯滤波,所以叫Gaussian-Laplace算子。参考: http://blog.youkuaiyun.com/a361251388leaning/article/details/50288479

(3)Sobel算子:对噪声不敏感,先用Sobel算子模板进行滤波,再设置一个阈值T转化成二值图像。可以旋转Sobel算子模板检测不同方向的边缘。

参考:http://blog.youkuaiyun.com/goodshot/article/details/10170073

(4)Prewitt算子:与Sobel很相似

(5)Canny算子

(6)霍夫变换:主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状。可以用来检测直线、椭圆和圆。


2、平滑方法

(1)均值滤波

(2)高斯滤波

(3)中值滤波


3、锐化方法

(1)Laplace算子

(2)非锐化掩蔽/高提升滤波

(3)Roberts

(4)Sobel


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