邊緣檢測常用運算元：
基於一階微分的邊緣檢測方法：
roberts 運算元考慮影象的2*2鄰域，是最簡單的邊緣檢測運算元，演算法過程簡述：
【1】，遍歷影象（除去上邊緣和左邊緣），對每個畫素做roberts模板運算。
【2】，將結果儲存到目標影象，結束。
sobel運算元考察的是3*3鄰域，由兩個卷積核組成，見上圖，演算法過程簡述：
【1】，遍歷影象（除去邊緣，防止越界），對每個畫素做sobel模板卷積運算。
【2】，比較兩個計算結果的大小，取較大者複製到目標影象，結束。
prewitt運算元和sobel運算元類似，所不同的是選用不同的模板而已，演算法過程相同。
krisch運算元同樣考究3*3鄰域，所不同的是選用了八個卷積核，見上圖，演算法過程簡述：
【1】，遍歷影象（除去邊緣，防止越界），對每個畫素做krisch模板卷積運算。
【2】，比較八個計算結果的大小，取較大者複製到目標影象，結束。
基於二階微分的邊緣檢測方法：
laplacian 運算元是二階導數邊緣運算元，考察的是3*3鄰域，上圖是兩種比較常用的模板，演算法簡述如下：
【1】，遍歷影象（除去邊緣，防止越界），對每個畫素做laplancian模板卷積運算，注意是只做其中的一種模板運算，並不是兩個。
【2】，複製到目標影象，結束。
gauss-laplacian考察的是5*5的鄰域，檢測的同時，引入了濾波，是雜訊得以平滑，上圖是一種常用的運算元，演算法簡述。
【1】，遍歷影象（除去邊緣，防止越界），對每個畫素做gauss -laplancian模板卷積運算。
【2】，複製到目標影象，結束。
canny邊緣檢測是非常重要的一種邊緣檢測演算法，主要過程如下：
【1】，用高斯濾波器平滑影象。
已經學習過，根據高斯函式，構造高斯模板，進行濾波，不在贅述。
【2】，用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向；
計算梯度作用模板，遍歷畫素，進行模板運算即可。
幅值和方向：
其中，phi 表示是幅值，theta 是方向，用影象副本進行儲存。
【3】，對梯度幅值進行非極大值抑制；
為確定邊緣，必須保留區域性梯度最大的點，而抑制非極大值（nms）。
解決辦法是，利用梯度的方向：
已經求出theta 的值，梯度的方向用於非極大值的抑制，將梯度角離散化到0,1，2，3中的乙個（通過線性對映），採用近似的演算法。知道了梯度角，也就知道了梯度線方向。
鄰域的中心畫素m與沿著梯度線的兩個畫素相比。如果m的梯度值不比沿梯度線的兩個相鄰畫素梯度值大，則令m=0。
【4】，用雙閾值演算法檢測和連線邊緣。
減少假邊緣段數量的典型方法是對n[i，j]使用乙個閾值。將低於閾值的所有值賦零值。但問題是如何選取閾值？
解決方法：
雙閾值演算法。雙閾值演算法對非極大值抑制圖象作用兩個閾值τ1和τ2，且2τ1≈τ2，從而可以得到兩個閾值邊緣圖象n1［i,j］和n2［i，j］。由於n2［i，j］使用高閾值得到，因而含有很少的假邊緣，但有間斷(不閉合)。雙閾值法要在n2［i，j］中把邊緣連線成輪廓，當到達輪廓的端點時，該演算法就在n1［i,j］的8鄰點位置尋找可以連線到輪廓上的邊緣，這樣，演算法不斷地在n1［i,j］中收集邊緣，直到將n2［i,j］連線起來為止。
邊緣檢測 Sobel運算元
依賴opencv來做一些資料結構和顯示的工作，但主要的計算法部分是自己實現的。後面爭取依次給出常見的集中邊緣提取的演算法實現。下次補上原理推到說明。sobel.cpp 定義控制台應用程式的入口點。include stdafx.h include cv.h include highgui.h incl...
邊緣檢測運算元
看了很多邊緣檢測的文章，有些不夠詳細，有些不算綜合，所以打算總結一下！以下內容均為個人理解，如有問題，望指正！首先，我想要解釋一下什麼是邊緣。通俗地講，灰度值變化劇烈的地方就是邊緣。那麼如何判斷灰度值變化？如何度量 劇烈 各類演算法給出了自己的規範或者說是原則。所以，各類運算元就跳出來了。由於各類運...
Laplacian iOS 運算元 邊緣檢測
基本概念 laplacian運算元是n維歐幾里德空間的乙個二階微分運算元，定義為梯度grad的散度div，因此如果f是二階可微的函式，則其定義為 計算拉普拉斯變換 laplacian void laplacian inputarray src,輸入影象，及源影象，mat類即可，且須為單通道8位影象 ...