sobel梯度算子的使用与分析

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1、Sobel梯度算子的使用与分析：直接计算¶y、¶x可以检测到边的存在，以及从暗到亮，从亮到暗的变化；仅计算

2、¶x

3、，产生最强的响应是正交于x轴的边；

4、¶y

5、则是正交于y轴的边；Soleb算子具有平滑效果，由于微分增强了噪音，这一点是特别引人注意的特性。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高

6、。Prewit对数字图像f(i,j)的每个像素，考察它上、下、左、右邻点灰度之差。与使用Sobel算子的方法一样，图像中的每个点都用这两个核进行卷积，取最大值作为输出。PreWitt算子也产生一幅边缘幅度图像。Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。LoG算法是一种二阶边缘检测方法。它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点来检测边缘点。LoG算子模板的基本要求是对应中心像素的系数是正的，而对应中心像素邻近的系数应是负的，且它

7、们的和应为零。Laplace算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉原理检测边缘，不具方向性，对灰度突变敏感，定位精度高，同时对噪声敏感，且不能获得边缘方向等信息。行程（RLE）编码、LZW编码、哈夫曼编码、算术编码、无损预测（DPCM)编码、位平面编码