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sobel边缘检测算法步骤 Sobel和Kirsch算子的优缺点?

sobel和kirsch算子的优缺点?

soble算子可以抑制噪声,因此没有太多孤立的边缘像素。

sobel算子的边缘定位精度不高,图像边缘的宽度往往超过一个像素,不适合边缘定位精度要求高的应用。

prewitt操作员:可抑制噪音。抑制噪声的原理是对像素进行平均,但平均像素相当于对图像进行低通滤波,因此prewitt算子的边缘定位不如roberts算子。

此运算符类似于sobel运算符,但权重已更改,但它们之间仍有差距。根据互联网上的信息,sobel比prewitt更能准确地检测出图像的边缘。

sobel算子里的阈值是怎么设的?

sobel边缘检测算法步骤 Sobel和Kirsch算子的优缺点?

您可以自己设置。

由于图像处理经常是复杂的,因此没有非常通用的方法。

一种具有处理序列的图像处理阈值有很好的效果。

改变一种形象是不好的。

sobel应该是灰度的。稍后将进行二值化。

otu可用于对sobel的结果图进行二值化。

您还可以使用otsu方法来计算阈值并进行一些更改,如-5或其他。

如果是写文章,就要涉及到各种理论。

如果是一个项目,理论就无关紧要了。只要这种图像效果好,

不在乎阈值设置是否合理。

确保这种图形具有相同的照明和焦距。否则,边界强度

会不同,这会很烦人。

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