学习DIP第44天

转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文，很开心的是自己写的东西被更多人看到了，但不开心的是这段话被去掉了，也没标明转载来源，虽然这并没有版权保护，但感觉还是不太好，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！！！！

文章代码已托管，欢迎共同开发：https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

更多细节参考：http://tony4ai.com/categories/数字图像处理/

开篇废话

废话开始，Sobel我们并不陌生，之前在图像增强的时候也已经介绍了它的作用，并且还杜撰了一下它的来历，也就是用Robert平移相加（类似于相关或卷积），下面可以给出Sobel的另一个来源，因为Sobel数学推导的过程和资料很少，而且当时提出Sobel的时候应该也是没有数学论证的，而只是简单的实验后，发现效果非常好。

我们还要介绍下扩展Sobel算子，Sobel原始模型为标准3x3模板，但可以扩展成5x5到任意奇数x奇数的大小，而模板系数的确定可以根据帕斯卡三角来计算，真的很神奇。Sobel之后延伸出了Scharr算子，这个算子也为3x3算子，但是效果据说比3x3的Sobel好，后面文章将会给出具体对比。

算子形式

内容迁移至

http://www.face2ai.com/DIP-6-4-灰度图像-图像分割-Sobel算子/

http://www.tony4ai.com/DIP-6-4-灰度图像-图像分割-Sobel算子/

灰度图像--图像分割 Sobel算子的更多相关文章

  1. 灰度图像--图像分割 Sobel算子，Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较

    学习DIP第47天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发: https://g ...

  2. 灰度图像--图像分割 Robert算子

    学习DIP第43天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不 ...

  3. 灰度图像--图像分割 Prewitt算子

    学习DIP第45天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不 ...

  4. 灰度图像--图像分割 Scharr算子

    学习DIP第46天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发: https://g ...

  5. 灰度图像--图像分割 Marr-Hildreth算子（LoG算子）

    学习DIP第49天 转载请标明本文出处:*http://blog.csdn.net/tonyshengtan *,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发: https:/ ...

  6. 灰度图像--图像分割 阈值处理之OTSU阈值

    学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:http ...

  7. 灰度图像--图像增强 Robert算子、Sobel算子

    学习DIP第36天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不 ...

  8. EasyPR--开发详解（3）高斯模糊、灰度化和Sobel算子

    在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备 ...

  9. 【OpenCV新手教程之十二】OpenCV边缘检測：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑

    本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨) ...

随机推荐

  1. X86逆向8：向程序中插入新区段

    本节课我们不去破解程序,本节课学习给应用程序插入一些代码片段,这里我就插入一个弹窗喽,当然你也可以插入一段恶意代码,让使用的人中招, 这里有很多原理性的东西我就不多罗嗦了毕竟是新手入门教程,如果想去了 ...

  2. Java 常提到的自然序（Natural Ordering）

    Natural Ordering常在容器中被提到,和迭代器一起出现. 在Comparable接口的API规范中找到了描述. (https://docs.oracle.com/javase/8/docs ...

  3. CentOS 7安装Maven

    echo "安装Java环境,先安装JDK" yum -y install java-openjdk echo "切换到/usr/local/src下载目录" ...

  4. C#键盘事件

    一: protected override void OnKeyDown(KeyEventArgs e) { if (e.Key==Key.Enter) { sendAppToServer(); } ...

  5. 这周末又参加班里同学生日party，同学父母包场2小时花费大约1000美金左右。

    今天班上Claire的生日,邀请了几个小朋友去pump it up.特别特别开心,因为她父母选的时间特别好晚上6-8点小孩子玩疯了以后吃的特别多.

  6. Java高并发程序设计学习笔记（十一）：Jetty分析

    转自:https://blog.csdn.net/dataiyangu/article/details/87894253 new Server()初始化线程池QueuedThreadPoolexecu ...

  7. Delphi ClearCommError函数

  8. 第九章·Logstash深入-Logstash配合rsyslog收集haproxy日志

    rsyslog介绍及安装配置 在centos 6及之前的版本叫做syslog,centos 7开始叫做rsyslog,根据官方的介绍,rsyslog(2013年版本)可以达到每秒转发百万条日志的级别, ...

  9. MLE vs MAP: the connection between Maximum Likelihood and Maximum A Posteriori Estimation

    Reference:MLE vs MAP. Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Maximum A Posteriori (MAP), are both a ...

  10. jenkins+docker+docker-compose持续集成

    一.前期准备 1.宿主机安装docker,传送门 2.宿主机安装JDK,传送门 3.宿主机安装maven,传送门 4.宿主机安装git yum install git 5.宿主机安装jenkins,传 ...