灰度图像--图像分割 Sobel算子，Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较

最新推荐文章于 2025-03-24 10:46:48 发布
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文章标签： matlab 人工智能
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学习DIP第47天
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#开篇废话
依然是废话，这篇主要想对比下Sobel，Prewitt和Scharr算子的平滑能力，由于一阶微分对噪声响应强，进行微分之前进行降噪是非常必要的，这里我们进行的实验是，以lena图作为实验原图，取其中一行数据作为无噪声的原始信号，分别加上不同的强度的高斯白噪声，对噪声的分类和噪声具体性质的研究将在图像恢复中描述。但这里我们使用不同强度的高斯白噪声。
#数学原理
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Prewitt和Sobel算子
苦逼的程序猿
05-31 2万+
在3*3模板中： 我如下定义水平、垂直和两对角线方向的梯度： 该定义下的算子称之为Prewitt算子： Sobel算子是在Prewitt算子的基础上改进的，在中心系数上使用一个权值2，相比较Prewitt算子，Sobel模板能够较好的抑制（平滑）噪声。 计算公式为： Sobel算子： 上述所有算子都是通过求一阶导数来计算梯度的，用于线的检测，...
图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel，Robert， Prewitt，Laplacian，Canny)
热门推荐
xiaojiegege123456的专栏
07-04 8万+
不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
python实现GPU编程——边缘检测（Prewitt 算子和Sobel算子）
weixin_43587056的博客
06-16 4002
本次课程详细介绍了GPU编程，通过本次实验，我学习了如何调用python的numba库进行GPU加速数据运算，学习了如何设置grid、block、thread的大小以及如何遍历每一个线程。通过本次实验证明GPU编程可以在一定程度上提高运算速率，在实现的边缘提取方面，GPU运算时间仅为CPU运算时间的四分之一。
深度学习图像处理算法（一）：Sobel算子
2501_90215210的博客
03-24 1395
Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。本文从零开始，详细讲解了Sobel算子的原理、通俗解释和数学基础，揭示其通过梯度计算检测图像边缘的核心思想。同时，提供两种Python实现：基于OpenCV的高效版本和手动卷积的教学版本，帮助读者深入理解算法细节。无论是初学者还是进阶开发者，都能通过本文快速掌握Sobel算子的应用与实现，适用于图像预处理、边缘增强等场景。
灰度图像--图像分割 Sobel算子
Tony的博客
02-10 1万+
学习DIP第44天 转载请标明本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文，很开心的是自己写的东西被更多人看到了，但不开心的是这段话被去掉了，也没标明转载来源，虽然这并没有版权保护，但感觉还是不太好，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！！！...
python数字图像处理——边缘检测算子(Laplacian算子、Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子)
hu_666666的博客
10-30 4968
Laplacian算子对噪声比较敏感，由于其算法可能会出现双像素边界，常用来判断边缘像素位于图像的明区或暗区，很少用于边缘检测；Robert算子对陡峭的低噪声图像效果较好，尤其是边缘正负45度较多的图像，但定位准确率较差；Prewitt算子对灰度渐变的图像边缘提取效果较好，而没有考虑相邻点的距离远近对当前像素点的影响；Sobel算子考虑了综合因素，对噪声较多的图像处理效果更好。边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶导数和二阶导数。
sobel算子图像分割
05-08
用sobel算子在水平，垂直，45度 135°上的梯度。切割结果很好，适用于汉字的分割。
Sobel算子-----图像分割
04-20
Sobel算子 我的资源有 很多图像处理的 主要是指纹识别和文字识别
图像边缘检测④（ Sobel边缘算子，Prewitt边缘算子，Laplacian边缘算子，Canny边缘算子）
a2001444的博客
03-02 7773
总结：Canny处理图像时，保留图像的细节会更多，适合对于需要细节的边缘检测，衣服褶皱可以检测出来。Prewitt去噪效果比较好，但是不会保留细节部分，保留的大部分是边缘轮廓，轮廓较宽，会有明显断点，不适合处理道路信息，Sobel较综合，图像不错。上述比较推荐的两种算法。
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较
07-02
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较 很实用的一篇文章，拿来和大家共享
简述Prewitt、Sobel、Laplacian算子提取图像边缘方法及原理
libocao的博客
04-02 1万+
一、算子简介   在一维连续数集上有函数f(x),我们可以通过求导获得该函数在任一点的斜率，根据导数的定义有：   在二维连续数集上有函数f(x,y),我们也可以通过求导获得该函数在x和y分量的偏导数，根据定义有： 二、Prewitt算子和Sobel算子   Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平...
数字图像处理 图像分割程序 分水岭分割 prewitt算子
01-29
本程序的目的是将一幅医学图像CT.bmp进行图像分割，以达到目视时更有效的观察各个区域的效果。 本程序是在windows xp系统下，使用Visual Studio 2008编程工具编写，编程语言C++。 可以直接点击“\源代码\Debug\WaterShed.exe”运行程序。 本人采用了两种图像分割的方法，一种是彩色分割法，一种是分水岭分割法。 方法1.彩色分割法是数字图像处理中一种应用广泛的技术，与灰度图像分割算法相比，二者思想基本上是一致的，只是对像素属性的考察及特征的提取等技术由一维空间转向了多维空间。因此彩色分割法可以看作是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。 本算法利用prewitt算子实现24位真彩色图像的边缘检测，利用prewitt算子的两个卷积核对原图各个像素进行卷积，得到两个缓存图像，比较两个缓存图像对应像素点的大小，取较大的作为该像素点的彩色值，保存到原图像中，从而得到分割图。 彩色图像分割的源程序，在CColorSeg类里CColorSeg::Prewitt(void)函数里实现主要算法步骤。 方法2.分水岭法是将一幅图像看成一个拓扑地形图，其中灰度值被认为是地形的高度值。高灰度值对应着山峰，低灰度值对应着山谷。水从高处留下时，会流向地势低的地方，直到某一局部低洼处才停下来，这个低洼处被称为吸水盆地。最终所有的水会分聚在不同的吸水盆地，吸水盆地之间的山脊被称为分水岭。对于图像分割，分水岭法就是在灰度图像中找出不同的吸水盆地和分水岭，不同的吸水盆地代表性质不同的区域，分水岭代表边缘，分割的主要目标是找到分水线。 分水岭分割的源程序，在CWaterShedDoc类里的OnWaterShed()函数里实现了主要的算法步骤。
CV:边缘检测的算法包含 Prewitt、Sobel、Laplacian 和 Canny。
ZJQ的博客
08-25 963
边缘检测的算法包含 Prewitt、Sobel、Laplacian 和 Canny。人在图像识别上具有难以置信的能力，可以在几毫秒内处理图像，确定图像的边缘、图像内物体的位置和标签。研究者让计算机模拟人检测图像的边缘，是在图像中找到变化明显的区域，也就是像素明显变化的点或区域。1.
图像算法八 —— 多种边缘检测算法（Sobel算子、Isotropic Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）介绍及比较
weixin_43662553的博客
08-13 2万+
图像算法八 —— 多种边缘检测算法（Sobel算子、Isotropic Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）介绍及比较
实验四 图像分割
RDEESSDERT的博客
05-19 1116
实验四 图像分割
图像基本处理——Sobel，Scharr，Laplacian算子
Harriet的博客
10-16 3073
文章目录一、Sobel算子 一、Sobel算子
图像梯度算子——Sobel/scharr/Laplacian
Mr_Nobody17的博客
08-30 9569
1.sobel算子 sobel算子可以计算图像梯度，计算图像梯度的作用是提取边界。 （1）X方向的梯度 以3x3的卷积核计算sobel算子为例： 图中左边就是计算水平梯度时的卷积核，简单来说就是右边减左边，权重由卷积核规定。 含义：当目标（P5点）右左两列差别特别大的时候，目标点的值会很大，说明该点为边界。 （2）Y方向的梯度 上图是计算垂直方向梯度的卷积核，如果在垂直方向上存在有较大的差值就说明存在有水平边界。 （3）注意&总结 a.水平梯度运算提取垂直方向的边界
prewitt算子_OpenCV之更多梯度算子
weixin_39639622的博客
12-21 316
python代码：import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) robert_x = np.array([[1, 0],[0, -1]], dtype=np.float32)...
图像梯度-scharr算子
sundanping_123的博客
01-16 5241
灰度图 sobel 算子
最新发布
03-25
好的，我现在需要回答用户关于Sobel算子在灰度图像边缘检测中的实现和原理的问题。首先，我要回忆一下Sobel算子的基本概念。Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，主要用于图像处理中检测边缘。用户提到的是灰度...
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