#@date: 2014-06-20
#@author: gerui一、一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子。 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息，梯度的方向提供了边缘趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向。 3. 用有限差分进行梯度近似。二、二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二
1. Sobel算子的边缘检测实现1.1. 边缘检测概念所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据
一、 实验目的(1) 通过实验分析不同尺度下LOG和Canny边缘提取算子的性能。(2) 研究这两种边缘提取方法在不同参数下的边缘提取能力。(3) 使用不同的滤波尺度和添加噪声能量（噪声水平），通过与无噪声图像对比，选择最能说明自己结论的滤波尺度和噪声水平，并做出分析说明。二、 实验原理边缘的含义：在数字图像中，边缘是指图像局部变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标，目标与背景之间
转载于: ://blog.chinaaet.com/crazybingo/p/33388 同上一篇，还是为了体现FPGA的强大功能，实现实时的边缘检测能力！这一部分简单的可以用Sobel实现，如果想做的好，可以用高斯+Canny来实现，总是，只要你想做，FPGA没有什么做不到的，只要你静得下
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2017-12-10 01:06:00
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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
void CISLSView::OnSobel() {//程序编制：李立宗
原创
2022-08-15 11:39:47
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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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<!--p {margin-bottom:0.21cm; direction:ltr; color:rgb(0,0,0); text-align:justify}-->介
原创
2022-12-19 17:32:03
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Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越大，产生的影响越小。
原创
2014-03-19 21:21:00
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1.Sobel算子用于提取图像边缘
Sobel算子也是一种常用的梯度算子。Sobel算子计算稍微复杂，它采用3x3的模板。计算时模板在图像上移动，并在每个位置上计算对应中心像素的梯度值。
VTK中vtkSobel2D计算图像的sobel算子，使用代码如下：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderin
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2021-01-06 15:33:00
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转自：://blog..net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 图
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2017-11-21 17:29:00
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2017-11-18 00:31前言：本文章中的一部分代码写得比较仓促，虽然比原来写的结构性更强，但仍有缺陷，下一篇中的代码经过了稍微修改。Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像 作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘 检测的图像，其公式如下:图像的每一个像
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2024-04-10 06:13:20
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一、sobel算子边缘检测理论 sobel算子是广泛应用的微分算子之一，可以计算图像处理中的边缘检测，计算图像的灰度地图。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原理就是基于图像的卷积来实现在水平方向与垂直方向检测对于方向上的边缘。 这个实验在有学过上述图像矩阵中值运算的基础上来做并不难，把中值
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2024-07-14 09:35:08
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在图像处理领域，边缘检测是非常重要的操作，而 Sobel 算子则是经典的边缘检测方法之一。它能够通过计算图像中灰度值的变化来找到图像的边缘，广泛应用于面部识别、物体检测和其他计算机视觉任务中。
> **引用**: “Sobel 算子在图像处理方面是一个基础而又有效的工具，很多时侯它所提取的信息可以作为其他复杂处理的基础。”
## 技术原理
Sobels 算子的关键是利用一个 3x3 的卷积核
在MATLAB中，可以调用库函数BW=edge(I,'canny',thresh)实现canny算子的边缘检测。 canny算子的边缘提取主要分四步进行：（1）去噪声（2）计算梯度值与方向角（3）非最大值抑制（4）阈值化相关的visual c++程序如下：void CFunction::CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *
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2023-11-12 10:58:08
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/***********************************************************************
* Sobel边缘检测 （scale=0.5）
* 参数: image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高
* 当type为true时，差分结果取水平和垂直方向差分中较大者，否则取平均值
*********************
Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 import cv2 image = cv2.imread("wuhuan.jpg",1) cv2.imshow('yuan',image) image_x=cv
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2022-02-24 16:12:52
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边缘检测Sobel算子使用效果图原始图 X方向效果图 Y方向效果图 整体方向效果图 1、Sobel算子简介Sobel算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。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。2、算子分析Sobel 算子是
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2024-07-15 11:03:41
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Sobel算子 原型 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 函数返回其处理结果。 前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像；第二个参数是图像的
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2023-12-15 14:51:08
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边缘检测是检测图像中的一些像素点，它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化，我们认为在这过程中，图像中的物体不同导致了这一变化，因此可以将这些像素点作为一个集合，可以用来标注图像中不同物体的边界。边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即图像的灰度在一个很小的区域内变化到另一个相差十分明显的区域。边缘是 ...
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2021-10-27 16:28:00
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