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2025-05-02 00:25本頁面
【正文】 Sobel算子 Prewitt算子 Krisch邊緣檢測算子 LOG算子 圖 10 各邊緣檢測算子效果圖比較 四 結(jié)論 ? Box雖然考慮了領(lǐng)域點的作用，但并沒有考慮各點位置的影響，對于所有的 9個點一視同仁，所以平滑效果并不理想。實際上，離某點越近的點對該點的影響應(yīng)該越大，所以高斯模板處理后的平滑效果要比 Box模板清晰。 ? 中值濾波對消除孤立點和線段的干擾十分有用，特別是對于二進(jìn)噪聲尤其有效，但對于消除高斯噪聲影響則效果不佳。如果圖像中點、線和尖角細(xì)節(jié)較多，則不宜采用中值濾波。中值濾波的優(yōu)點是在消除噪聲的同時，還能保護(hù)邊界信息。 ? 從圖像處理的實際效果看，用 Robert梯度檢測邊緣較好。 Sobel算子有一定噪聲抑制能力，在檢測階躍邊緣時得到的邊緣寬度至少為二像素，具有各向同性的性質(zhì)。 Laplacian算子基于的是二階導(dǎo)數(shù)的零交叉，而微分算子類邊緣檢測方法有增強(qiáng)高頻分量的作用，對噪聲是敏感的。對于有噪聲的圖像， LOG算子對圖像先進(jìn)行高斯濾波，然后用 Laplacian算子來提高邊緣提取的能力，因此其邊緣檢測效果也不錯。 ?謝謝觀看 ?歡迎各位老師提出指導(dǎo)意見 ?
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