本文目录
- Sobel算子是什么
- Sobel算子的介绍
- sobel算子计算梯度
- sobel算子 梯度方向有什么用
- sobel 算子和 canndy 算子的区别
- sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点
- Sobel算子属于高通滤波器还是低通滤波器
- sobel算子对应的模板形式有哪两种
- Sobel和Kirsch算子的优缺点
Sobel算子是什么
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 // 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()); // 梯度运算 b = Gradient(Gradient(b1, b2), Gradient(b3, b4)); b1.Dispose(); b2.Dispose(); b3.Dispose(); b4.Dispose(); return b; } // end of Sobel
Sobel算子的介绍
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。
sobel算子计算梯度
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！
sobel算子 梯度方向有什么用
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。
sobel 算子和 canndy 算子的区别
我觉得你这个说法就有问题，sobel边缘检测运用sobel算子，就是3×3或者5×5等等之类的矩阵，canny是在sobel算法的基础上加以改进，并没有canny算子，canny算法的边缘检测部分就是sobel算法。
sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点
一、sobel边缘检测：
1、sobel边缘检测优点：输出图像(数组)的元素通常具有更大的绝对数值。
2、sobel边缘检测缺点：由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感。
二、canny算子：
1、canny算子优点：法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘；标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
2、canny算子缺点：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
扩展资料：
Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积，卷积对于数字图像处理非常重要，很多图像处理算法都是做卷积来实现的。
卷积运算的本质就是对制定的图像区域的像素值进行加权求和的过程，其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘，将卷积的结果作求和运算，运算到的和就是卷积运算的结果。
参考资料来源：
百度百科-sobel
百度百科-Canny算子
Sobel算子属于高通滤波器还是低通滤波器
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
sobel算子对应的模板形式有哪两种
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。
Sobel和Kirsch算子的优缺点
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。