数字图像处理使用C#进行图像处理四边缘检测

坐望云起

已于 2022-04-30 15:09:06 修改

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分类专栏：深度学习从入门到精通数字图像处理从入门到精通

于 2020-12-23 13:18:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/109624305

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数字图像处理从入门到精通

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本文介绍了使用C#进行数字图像处理中的边缘检测技术，包括拉普拉斯算子、高斯算子、高斯拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子的定义及应用，详细阐述了边缘检测的程序实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、算子定义

拉普拉斯算子、高斯算子、高斯拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子

public static class Matrix
{
    public static double[,] Laplacian3x3
    {
        get
        {
            return new double[,]  
            { { -1, -1, -1,  }, 
                { -1,  8, -1,  }, 
                { -1, -1, -1,  }, };
        }
    }

    public static double[,] Laplacian5x5
    {
        get
        {
            return new double[,] 
            { { -1, -1, -1, -1, -1, }, 
                { -1, -1, -1, -1, -1, }, 
                { -1, -1, 24, -1, -1, }, 
                { -1, -1, -1, -1, -1, }, 
                { -1, -1, -1, -1, -1  }, };
        }
    }

    public static double[,] LaplacianOfGaussian
    {
        get
        {

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