sobel边缘检测算法步骤 Sobel和Kirsch算子的优缺点？

Sobel和Kirsch算子的优缺点？

Soble算子可以抑制噪声，因此没有太多孤立的边缘像素。

Sobel算子的边缘定位精度不高，图像边缘的宽度往往超过一个像素，不适合边缘定位精度要求高的应用。

Prewitt操作员：可抑制噪音。抑制噪声的原理是对像素进行平均，但平均像素相当于对图像进行低通滤波，因此Prewitt算子的边缘定位不如Roberts算子。

此运算符类似于Sobel运算符，但权重已更改，但它们之间仍有差距。根据互联网上的信息，Sobel比Prewitt更能准确地检测出图像的边缘。

sobel算子里的阈值是怎么设的？

您可以自己设置。

由于图像处理经常是复杂的，因此没有非常通用的方法。

一种具有处理序列的图像处理阈值有很好的效果。

改变一种形象是不好的。

Sobel应该是灰度的。稍后将进行二值化。

OTU可用于对Sobel的结果图进行二值化。

您还可以使用Otsu方法来计算阈值并进行一些更改，如-5或其他。

如果是写文章，就要涉及到各种理论。

如果是一个项目，理论就无关紧要了。只要这种图像效果好，

不在乎阈值设置是否合理。

确保这种图形具有相同的照明和焦距。否则，边界强度

会不同，这会很烦人。

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