怎么计算边缘检测算子-一般来说,边缘检测算法分为几个具体步骤?
本篇文章给大家分享怎么计算边缘检测算子，以及一般来说,边缘检测算法分为几个具体步骤?对应的知识点，希望对各位有所帮助。
文章信息一览：
- 1、边缘检测算子有哪些
- 2、susan算子的susan算子边缘检测
- 3、边缘检测算子有哪些?它们各有什么优缺点
- 4、图像边缘检测:Canny算子、Prewitt算子和sobel算子
- 5、边缘检测的边缘检测算子
- 6、Canny边缘检测算法的步骤和理解
边缘检测算子有哪些
边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。
一阶：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。
常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Marr-Hidreth边缘检测以及canny算子等。利用梯度进行边缘检测Roberts算子***用对角线方向相邻两像素之差近似的梯度幅值来检测边缘。
为了更好理解边缘检测算子，我们引入梯度（gradient） 这一概念，梯度是人工智能（artificial intelligence） 非常重要的一个概念，遍布机器学习、深度学习领域。
一般使用一阶微分和二阶微分检测边缘，在边缘位置，一阶微分的幅度值会有局部极值，二阶微分的幅度值会出现过零点。本文主要介绍边缘检测中的一阶微分算子---梯度算子，包括Roberts、Prewitt和Sobel三种算子。
图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。
susan算子的susan算子边缘检测
1、当圆形模板完全处在背景或目标中时，USAN 区域面积最大；当模板移向目标边缘时，USAN 区域逐渐变小；当模板中心处于边缘时，USAN 区域很小；当模板中心处于角点时，USAN 区域最小。
2、在用SUSAN算子对边缘和角点进行检测时不需要计算微分，这使得SUSAN算子对噪声更加鲁棒。（2）SUSAN检测算子能提供不依赖于模板尺寸的边缘精度。
3、SUSAN （ Small univalue segment assimilating nucleus） 算子是一种基于灰度的特征点获取方法， 适用于图像中边缘和角点的检测， 可以去除图像中的噪声， 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。
边缘检测算子有哪些?它们各有什么优缺点
边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于滤波器的选择，滤波的规则是完全一致的。
Sobel算子是一种基于离散微分的边缘检测算子，它结合了高斯平滑和微分求导的思想。Sobel算子通过计算图像中每个像素点周围邻域内像素的灰度加权差来估计该点的梯度幅度和方向。
Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；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。
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。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。
图像边缘检测:Canny算子、Prewitt算子和sobel算子
1、边缘是图像中的重要的结构性特征，边缘往往存在于目标和背景之间，不同的区域之间，因此它可以作为图像分割的重要依据。在边缘检测中，它提取的是图像中不连续部分的特征，将闭合的边缘提取出来便可以作为一个区域。
2、边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。
3、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子。算子法包含五种方法分别是：算Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子。
4、效果差不多。prewitt比sobel 去噪效果好。roberts马马虎虎。适合什么图片那得看图片的噪点情况，一般canny 算子是最好的。
边缘检测的边缘检测算子
Roberts算子和Sobel算子都是图像处理中常用的边缘检测算子，它们的特点如下：Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，而Sobel算子则是一种离散微分算子，结合了高斯平滑和微分求导。
一阶：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；二阶： Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点，Canny算子，Laplacian算子。Canny算子（或者这个算子的变体）是最常用的边缘检测方法。
边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于滤波器的选择，滤波的规则是完全一致的。
Canny边缘检测算法的步骤和理解
1、在Canny算法中，步骤3的非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点的局部最大值，沿着梯度方向，比较它前面和后面的梯度值，若梯度值局部最大则有可能为边缘像素，进行保留，否则就进行抑制。
2、一旦这个过程完成，我们就得到了一个二值图像，每点表示是否是一个边缘点。
3、canny是一种非常流行的边缘检测算法。Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。本文主要讲解了Canny算子的原理及实现过程。
4、Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小。
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