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robert算子

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。

Robert算子，之前被用到了图像增强中的锐化，原因是作为一阶微分算子，Robert简单，计算量小，对细节反应敏感。

算子对边缘检测的作用是提供边缘候选点，Robert算子相比于其他3x3算子，在不经过后处理时，可以给出相对较细的边缘。

基于小波变换的图像边缘检测算法

基于小波变换的图像边缘检测算法仿真实现学生姓名：XX 指导教师：xxx 专业班级：电子信息学号：00000000000 学院：计算机与信息工程学院二〇一五年五月二十日

摘要数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征一个重要方法。目前在边缘检测领域已经提出许多算法，但是提出的相关理论和算法仍然存在很多不足之处，在某些情况下仍然无法很有效地检测出目标物的边缘。由于小波变换在时域和频域都具有很好的局部化特征，并且具有多尺度特征，因此，利用多尺度小波进行边缘检测既能得到良好的抑制噪声的能力，又能够保持边缘的完备。本文就是利用此方法在MATLAB环境下来对数字图像进行边缘的检测。关键词：小波变换；多尺度；边缘检测

Abstract The boundary detection of digital image is not only the important foundation in the field of image segmentation and target area identification and area shape extraction, but also an important method which extract image feature in image recognition. Right now, there are a lot of algorithms in the field of edge detection, but these algorithms also have a lot of shotucuts, sometimes, they are not very effective to check the boundary of the digital image. Wavelet transform has a good localization characteristic in the time domain and frequency domain and multi-scale features, So, the boundary detection of digital image by using multi-scale wavelet can not only get a good ability to suppress noise, but also to maintain the completeness of the edge. This article is to use this method in the environment of MATLAB to detect the boundary of the digital image. Keywords: wavelet transform; multi-scale; boundary detection.

图像边缘检测算子

图像边缘检测算子图像边缘检测算子是一种用来检测图像中边缘的算法，在图像处理中是一项基本技术，其在三维重建、识别、检测、增强、跟踪等方面发挥着重要作用。这种算法可以用来寻找图像中对象的轮廓和细微结构，改善图像的质量，为后续图像处理提供有效的前提条件。边缘检测算子的基本思想是通过检测图像的梯度信息，来判断图像中的物体边缘，从而可以提取出物体的边缘，并实现物体边缘的检测和特征量化。主要有锐化算子、滤波算子、统计算子和结构运算算子等类型，其中锐化算子是最常用的。锐化算子是图像边缘检测算子中最为重要的一类，它通过对图像进行卷积，将图像中的梯度信息提取出来，并根据梯度信息计算像素值的改变，从而实现物体边缘的检测。其中常用的算子有Sobel算子、Prewitt算子和Robert算子等，这些算子可以检测到图像中不同方向的边缘，并可以根据不同的方法进行加强。此外，滤波算子也是一类重要的边缘检测算子，它们可以改善图像的质量并减少噪声信息，其中最常用的是高斯滤波算子，它可以降低图像中的噪声并在不改变原始图像的前提下改善图像的质量。统计算子是另一类比较常用的边缘检测算子，它们可以利用彩色图像的多个通道的像素信息来检测边缘，比如局部均值算子、局部方差算子和平均灰度值算子等，它们可以抑制噪声对边缘检测的影响。最后，结构运算算子是另一类重要的边缘检测算子，它们主要利用形态学运算，如腐蚀和膨胀来检测图像中的边缘，其中最常用的是

拉普拉斯算子，它可以检测图像中物体的边界和细微结构。综上所述，图像边缘检测算子是图像处理的一个重要基础技术，它可以检测图像中的边缘，为后续的图像处理提供有效的前提条件。主要有锐化算子、滤波算子、统计算子和结构运算算子等类型，它们可以改善图像的质量，从而实现物体边缘的检测和特征量化。

图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel,Robert, Prewitt,Laplacian,Canny)

图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel，Robert，Prewitt，Laplacian，Canny) 收藏 https://www.sodocs.net/doc/c019078172.html,/user1/44205/archives/2008/23882.html 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的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位； Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。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。 Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是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。 Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直平边沿的。各向同性Sobel算子和

实验六图像分割

信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理实验项目名称：实验六图像分割实验时间：班级：姓名：学号：一、实验目的 1. 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。 2. 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容与步骤 1.边缘检测 (1)使用Roberts 算子的图像分割实验调入并显示图像room.tif 图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：（a ）450方向模板（b ）1350方向模板图 1 matlab 2010的Roberts 算子模板相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为45度Roberts 算子，rv 为135度 Roberts 算子。分别显示处理后的45度方向和135方向的边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验

（a）水平模型（b）垂直模板图2. Prewitt算子模板使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验使用Sobel （a）水平模型（b）垂直模板图3. Sobel算子模板 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行讨论。下面是使用sobel算子对图像进行分割的MATLAB程序 f=imread('room.tif'); [gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直边缘 imshow(gv) [gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取水平边缘 figure,imshow(gb) w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘 g45=imfilter(double(f),w45,'replicate'); T=0.3*max(abs(g45(:))); %设定阈值 g45=g45>=T; %进行阈值处理 figure,imshow(g45); 在函数中使用'prewitt'和'roberts'的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。三、实验结果及结果分析 1.边缘检测

三维立体视觉的提取

三维立体视觉信息的提取一、问题背景 (1) 一、实现方法 (1) 1.图像的获取与预处理 (1) 2.边缘信息提取 (2) 3.边缘检测与轮廓连结 (3) 4.利用线条分类识别三维物体 (4) 二、从二维图像中提取三维特征的局限性 (6)

一、问题背景机器视觉是机器人感知周围环境的主要途径之一。所谓机器人视觉即：使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。为了判断一个物体在空间的位置和形状，机器人往往需要获取两类信息，即明暗信息和距离信息。目前成熟的光电成像技术都只能捕获二维明暗信息，而不能获得距离信息，所以直接通过这种途径获得的机器视觉也只能是二维的。随着科学技术的发展，三维立体视觉的解决方案也如雨后春笋般涌出，其中就包括双目立体视觉（多镜头法），狭缝光投影法，时间差法等，但是如果能够要通过对二维图像（准确地说是2.5维图像，即含有透视关系的二维图像）的特征进行提取，并进而得到三维信息的话，无疑可以大幅度降低系统的复杂度。本文将论述一种从二维图像中提取三维信息的方法。这种方法对二维图像的边缘进行识别的处理，通过边缘的连接模式判断出视野中物体的三维特征。这种方式输出的输出结果是一种与物体的三维结构相对应的二维特征组，后续处理也较为方便。一、实现方法 1.图像的获取与预处理用于进行三维特征提取的图像是一幅常规的二维灰度图，所以使用一个常规的CCD或CMOS图像传感器即可满足要求。图像需要进行量化处理，即把图像信息分成许多像素点，这些亮点经过A/D转换后即可输入计算机进行处理。大多数情况下，图像传感器获得的图像并不完美，其中难免会出现暗点或亮点。图像中的这些暗点和亮点统称“噪点”。噪点不仅降低了图像的分辨率，还会对后期的特征提取等处理造成很大的干扰，甚至引起识别错误。此外由于外界光线强度的变化，图像的亮度分布也时刻在变化，为了给形态学处理的图像提供统一的条件，计算机在把获得图像进行形态学处理前，必须先对其进行预处理。降噪是一种常见的预处理形式，与其对应的算法成为滤波算法。常见的滤波算法分为线性滤波和非线性滤波，线性滤波又分为均值滤波和高斯滤波等。线性滤波器的主要原理是二维卷积，也就是把某一像素点的亮度用周围一定范围的像素的亮度的某种运算组合来表示，下式就表示了一个3x3的均值滤波器的算子：非线性滤波器（如中值滤波器）虽然没有采用卷积运算，但它也类似的在原始图像中取出一个范围，并对这个把处于这个范围的中心的像素的亮度用这个范围内

robert边缘检测算子的计算题

文章标题：深度解析Robert边缘检测算子的计算题一、引言在数字图像处理中，边缘检测是一项非常重要的任务。而Robert 边缘检测算子是一种经典的边缘检测算法，它能够有效地检测图像中的边缘信息。在本文中，我们将深入探讨Robert边缘检测算子的计算题，通过具体的案例和计算，帮助读者更好地理解这一算法的原理和实现。二、Robert边缘检测算子简介 Robert边缘检测算子是一种基于差分的边缘检测方法。其原理是利用局部像素之间的差值来确定边缘的位置。具体来说，Robert算子是由两个2*2的模板组成的，分别为： Gx = [[1, 0], [0, -1]] Gy = [[0, 1], [-1. 0]] 其中，Gx和Gy分别表示水平方向和垂直方向的边缘检测模板。通过与图像进行卷积运算，可以得到图像在水平和垂直方向上的边缘响应值，进而确定边缘的位置。三、Robert边缘检测算子的计算题接下来，我们来通过一个具体的案例，深入理解Robert边缘检测算子的计算过程。假设我们有一幅大小为3*3的灰度图像I，其像素值矩阵为：

I = [[5, 8, 3], [6, 2, 1], [7, 4, 9]] 我们分别对I与Gx和Gy进行卷积运算，以求得边缘响应值。对于Gx模板，其卷积运算过程如下： I * Gx = 5*1 + 8*0 + 6*0 + 2*(-1) = 3 6*1 + 2*0 + 7*0 + 4*(-1) = -2 8*1 + 3*0 + 2*0 + 1*(-1) = 5 同理，对于Gy模板，其卷积运算过程如下： I * Gy = 5*0 + 8*1 + 6*(-1) + 2*0 = 2 7*0 + 4*1 + 8*(-1) + 3*0 = -4 6*0 + 2*1 + 7*(-1) + 9*0 = 1 通过以上计算，我们得到了图像I在水平和垂直方向上的边缘响应值分别为3和2。四、总结与回顾通过上述计算题的实例，我们对Robert边缘检测算子的计算过程有了更深入的理解。通过与具体图像进行卷积运算，我们可以得到图像在不同方向上的边缘响应值，从而确定边缘的位置。在实际应用中，Robert边缘检测算子能够有效地帮助我们分析图像的边缘信息，为后续的图像处理任务提供重要的参考。五、个人观点

Halcon学习(10)边缘检测(一)

Halcon学习（十）边缘检测（一）边缘检测的定义：使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况。真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定。梯度是指灰度变化的最快的方向和数量。常见的边缘点有三种：第一种是阶梯形边缘 (Step-edge), 即从一个灰度到比它高好多的另一个灰度。第二种是屋顶型边缘 (Roof-edge), 它的灰度是慢慢增加到一定程度然后慢慢减小。还有一种是线性边缘 (Line-edge), 它的灰度从一级别跳到另一个灰度级别之后然后回来。边缘检测的方法主要有以下几种：第一种检测梯度的最大值。由于边缘发生在图像灰度值变化比较大的地方 ,对应连续情形就是说是函数梯度较大的地方，所以研究比较好的求导算子就成为一种思路。 Roberts 算子、 Prewitt 算子和 Sobel 算子等就是比较简单而常用的例子。还有一种比较直观的方法就是利用当前像素邻域中的一些像素值拟合一个曲面 , 然后求这个连续曲面在当前像素处梯度。从统计角度来说 , 我们可以通过回归分析得到一个曲面 , 然后也可以做类似的处理。第二种是检测二阶导数的零交叉点。这是因为缘处的梯度取得最大值 ( 正的或者负的 ), 也就是灰度图像的拐点是边缘。从分析学上我们知道 , 拐点处函数的二阶导数是 0 。第三种，统计型方法。比如说利用假设检验来检测边缘中利用对二阶零交叉点的统计分析得到了图像中各个像素是边缘的概率，并进而得到边缘检测的方案。 1.sobel_amp(Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根据图像的一次导数计算图像的边缘程序如下： read_image (Image, 'fabrik') sobel_amp (Image, EdgeAmplitude, 'sum_abs', 3) threshold (EdgeAmplitude, Region, 10, 255) skeleton (Region, Skeleton) dev_display (Image) dev_set_color ('white') dev_display (Skeleton) Image

2019年整理基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较精品资料

基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。由于图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。经典的边界提取技术大都基于微分运算。首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。（2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。（3）检测。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。（4）定位。精确确定边缘的位置。几种边缘算子的比较以柚子的图片为例 1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。程序如下：I=imread('D:\研一\阳建宏信号\作业\柚子.jpg'); %读取图像 J=rgb2gray(I); %转化为灰度图像

人工智能原理与方法智慧树知到答案章节测试2023年哈尔滨工程大学

第一章测试 1.下列关于智能说法错误的是（） A:细菌不具有智能 B:从生命的角度看，智能是生命适应自然界的基本能力 C:任何生命都拥有智能 D:目前，人类智能是自然只能的最高层次答案:A 2.目前，智能的定义已经明确，其定义为：智能是个体能够主动适应环境或针对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认识世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。（） A:错 B:对答案:A 3.传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器，否则都属于弱人工智能技术。（） A:错 B:对答案:B 4.人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型，由赫布提出。（） A:对 B:错答案:B 5.下列关于数据说法错误的是（） A:数据可以分为模拟数据和数字数据两类 B:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据 C:在当今社会，数据的本质是生产资料和资产 D:数据就是描述事物的符号记录，是可定义为有意义的实体答案:B 6.下列关于大数据的说法中正确的有（） A:大数据带来的思维变革中，更多是指更多的随机样本 B:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 C:“大数据时代”已经来临 D:大数据具有多样、高速的特征答案:BCD 第二章测试 1.人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到最高阶段，智能技术使得工具变得有智能，促使技术在以指数级增长速度加速进化（加速回报定

律）。（） A:错 B:对答案:B 2.联结主义认为人的思维基元是符号，而不是神经元；人的认知过程是符号操作而不是权值的自组织过程。（） A:错 B:对答案:A 3.科学研究能够逐步理解如何从大脑的结构和机制上产生知觉、记忆和行为的意识表现，这些所谓“简单问题”的科学研究，都无法越过物质与精神的藩篱，解决身心关系的“困难问题”，证明主观意识如何从物质基础上涌现出来。（） A:错 B:对答案:B 4.现代认知科学强调心智亲身性，也就是心智与身体是分离的，人的经验、认识都来自身体内部与环境的相互作用。（） A:对 B:错答案:B 5.理性来自身体，而非超越身体。（） A:对 B:错答案:A 6.下列哪个选项不属于人类理性：（） A:认知理性 B:价值理性 C:知识理性 D:方法理性答案:C 7.生命起源于什么时候？（） A:138亿年以前 B:100-45亿年之间 C:138-100亿年之间 D:45-35亿年之间答案:D 第三章测试 1.所有生物的脑部都可以分为前脑、中脑和后脑三个原始部位。具体而言，人类大脑是由脑干、小脑、大脑（前脑）组成。（）

Sobel边缘检测算子

经典边缘检测算子比拟一各种经典边缘检测算子原理简介图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。灰度或构造等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的完毕，也是另一个区域的开场，利用该特征可以分割图像。需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丧失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或两阶导数来检测边缘，如下列图所以。不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。〔a 〕图像灰度变化〔b 〕一阶导数〔c 〕二阶导数基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等，在算法实现过程中，通过22⨯〔Roberts 算子〕或者33⨯模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取适宜的阈值以提取边缘。拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。一种改良方式是先对图像进展平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG 算子。前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。Canny 算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。 1 Roberts 〔罗伯特〕边缘检测算子景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的，所以景物边缘包含着大量的信息。由于景物的边缘具有十分复杂的形态，因此，最常用的边缘检测方法是所谓的"梯度检测法〞。设(,)f x y 是图像灰度分布函数；(,)s x y 是图像边缘的梯度值；(,)x y ϕ是梯度的方向。则有[][]{} 12 22 (,)(,)(,)(,)(,)s x y f x n y f x y f x y n f x y = +-++-〔1〕〔n=1,2,...〕 [][]{}1(,)tan (,)(,)/(,)(,)x y f x y n f x y f x n y f x y ϕ-=+-+-〔2〕式〔1〕与式〔2〕可以得到图像在〔*,y 〕点处的梯度大小和梯度方向。将式〔1〕改写为： { } 1 2 22 (,)g x y =+〔3〕 (,)g x y 称为Roberts 边缘检测算子。式中对(,)f x y 等的平方根运算使该处理类似于人类视觉系统的发生过程。事实上Roberts 边缘检测算子是一种利用局部差分方法寻找边缘的算子，Robert 梯度算子所采用的是对角方向相邻两像素值之差，所以用差分代替一阶偏导，算子形式可表示如下：

sobel与拉式高斯算子比较

Sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理较好，对边缘定位比较准确拉普拉斯-高斯算子：二阶微分算子，线性，移不变算子，通过找图像灰度值中二值微分的过零点来检测边缘点，对单峰函数进行微分，则峰值处微分值为0，峰值两侧符号相反，而原来极值点对应于二阶微分中过零点，通过检测过零点即可将图像边缘提取出来经常出现双像素边界，对噪声比较敏感，很少用该方法检测边缘，而是用它来判断边缘像素是位于图像的明区还是暗区的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位； Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。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。Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是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。 Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直平边沿的。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。由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel算子的处理方法。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。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。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，我们可以给出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。上面的算子是利用一阶导数的信息，属于梯度算子范畴。 Laplacian算子：这是二阶微分算子。其具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。但是，其对噪声比较敏感，所以，图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。

roberts算子

roberts算子罗伯特罗伯茨（RobertRoberts）是20世纪美国数学家，他卓越的数学成就使他在数学史上享有盛誉。他最著名的贡献就是罗伯茨算子，它是数学中最常用的一种工具。罗伯茨算子是一种数学工具，用于对函数进行积分和微分，并计算函数的性质、极限和变换等。它的基本原理便是，要研究函数的可能性，可以先分析函数的变化趋势。然后，用分析的结果来进行推导，使用罗伯茨算子的计算过程便变得简单快捷。罗伯茨算子的应用也非常广泛。它可以用于解决许多数学问题，例如，求解复杂微分方程组，它可以帮助求积分和求运动曲线。此外，它也可以用于研究力学、热力学、电磁学和物理学等问题。罗伯茨算子的发明大大改变了数学的发展方向，深刻影响了数学研究的走向。它为数学和科学的研究开辟了新的领域，使许多复杂的数学问题得到了解决。它甚至为数学思想和抽象思维提供了概念上的支持，给数学研究带来新的思路。罗伯茨算子的发明也引发了人们对数学本质的深入思考。数学家们把它作为一种工具，利用它来解决实际问题，同时也运用它来探究函数理论的内涵。罗伯茨算子的发明为世界数学的发展做出了不可磨灭的贡献，更是把现代数学推向新的高度。数学家们称罗伯茨算子为“神奇的小算子”，它以其神奇的威力和丰富的应用改变了现代数学的发展史。它不仅为现代数学的发展注入了新的活力，而且为数学本质的探索提供了参考，深深影响了后来

的数学思想。 20世纪著名的数学家罗伯特罗伯茨用自己卓越的成就为世界数学史做出了巨大贡献，其中最著名的成就便是发明罗伯茨算子。它不仅是一种用于解决函数性质、求极限和变换等问题的有用工具，而且也促进了数学本质的探索，开启了数学发展的新纪元。

数字图像处理几种边缘检测算子的比较

数字图像处理几种边缘检测算子的比较边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括：深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。人类视觉系统认识目标的过程分为两步:首先，把图像边缘与背景分离出来;然后，才能知觉到图像的细节，辨认出图像的轮廓。计算机视觉正是模仿人类视觉的这个过程。因此在检测物体边缘时，先对其轮廓点进行粗略检测，然后通过链接规则把原来检测到的轮廓点连接起来，同时也检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点。图像的边缘是图像的重要特征，是计算机视觉、模式识别等的基础，因此边缘检测是图象处理中一个重要的环节。然而，边缘检测又是图象处理中的一个难题，由于实际景物图像的边缘往往是各种类型的边缘及它们模糊化后结果的组合，且实际图像信号存在着噪声。噪声和边缘都属于高频信号，很难用频带做取舍。这就需要边缘检测来进行解决的问题了。边缘检测的基本方法有很多，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。现在就来简单介绍一下各种算子的算法

2021字左右的图像边缘检测算法研究文章

2021字左右的图像边缘检测算法研究文章篇一：位图边缘检测算法研究实现(毕业论文) 摘要边缘是图形最边缘基本的特征之一，故图像检定的边缘检测是图像处理的主要内容之一，也一直是图像测量技术研究中的热点和焦点。本文从边缘检测的“两难”问题出发，对实际图像中可能出现的边缘类型进行了数学模型描述，并研究预测了传统边缘检测算法的特点。简述了各种算子边缘检测的基本原理，在此基础上，采用传统式算法对加入高斯白噪声以后的图像进行了边缘成功进行检测分析。最后针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷，给出一种基于自适应举出平滑滤波的改进Canny边缘检测算子。通过对实验图像的分析表明，图像的检测算法对改进边缘提取具有较好的检测精度和准确性，抗噪性能良好。关键词：图像处理，边缘检测，Canny算子，检测性能 ABSTRACT Edge is the most basic feature of image, therefore, the image edge detection is one of the main content for image processing, it also has been the hot issues of image measurement technology. In this paper, the "dilemma" problem of edge detection is introuduced, and the possible mathematical models of actual image edges are described, and the traditional characteristics of the edge detection algorithm are analyzed. A variety of the basic principles of edge detection operators are introduced. On this basic, using the traditional method to detect the edge of the image which