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sobel算子索贝尔算子是计算机视觉领域处理方法
编辑:湖南经济网小编
2020-06-22

    索贝尔算子是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。彩88彩票登陆注册索贝尔算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差,在边缘处达到极值从而检测边缘。

    在边缘检测中,常用的一种模板是Sobel 算子。彩88彩票登陆注册Sobel 算子有两个,一个是检测水平边缘的 ;另一个是检测垂直边缘的 。与Prewitt算子相比,Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权,可以降低边缘模糊程度,因此效果更好。
彩88彩票登陆注册    Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子,也有两个,一个是检测水平边缘的 ,另一个是检测垂直边缘的 。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。将Sobel算子矩阵中的所有2改为根号2,就能得到各向同性Sobel的矩阵。
    由于Sobel算子是滤波算子的形式,用于提取边缘,可以利用快速卷积函数, 简单有效,因此应用广泛。彩88彩票登陆注册美中不足的是,Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来,换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理,由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。彩88彩票登陆注册 在观测一幅图像的时候,我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分,正是这个部分将主体突出显示,基于该理论,我们给出了下面阈值化轮廓提取算法,该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。
彩88彩票登陆注册    索贝尔算子主要用作边缘检测。在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。索贝尔算子不但产生较好的检测效果,而且对噪声具有平滑抑制作用,但是得到的边缘较粗,且可能出现伪边缘。

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