%laplacian微分運算元邊緣提取
function d=laplacian(x,n)
d=x;
operator=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0];
[width,height]=size(x);
for ii=1:width-(n-1)
for jj=1:height-(n-1)
tmp=x(ii:ii+n-1,jj:jj+n-1).*operator;
p=sum(sum(tmp));
d(ii+(n-1)/2,jj+(n-1)/2)=p;
endend
%*************************=主函式
%author:王同樂
%date:2016/10/30
img=imread('lena.png');
img=rgb2gray(img);
img=im2double(img);%輸入影象型別為uint8,將其轉換為double型別進行運算
%***********************************==laplacian運算元
subplot(1,3,1);imshow(img);title('原圖');
subplot(1,3,2);imshow(laplacian(img,3));title('laplacian提取垂直邊緣後的影象')
subplot(1,3,3);imshow(sharp_operator(img,3));title('roberts提取邊緣後的影象')
%******************************效果圖
OpenCv canny運算元提取邊緣
canny運算元是john canny在1986年發表的 中首次提出的邊緣檢測運算元，該運算元檢測效能比較好，應用廣泛。最優邊緣檢測的三個主要評價標準是 坎尼運算元進行邊緣檢測的原理和步驟如下 消除雜訊 邊緣檢測的演算法主要是基於影象強度的一階和二階微分操作 但導數通常對雜訊很敏感，邊緣檢測演算法常...
邊緣提取運算元檢測比較
比較結果 roberts運算元檢測方法對具有陡峭的低雜訊的影象處理效果較好，但是利用roberts運算元提取邊緣的結果是邊緣比較粗，因此邊緣的定位不是很準確。sobel運算元檢測方法對灰度漸變和雜訊較多的影象處理效果較好，sobel運算元對邊緣定位不是很準確，影象的邊緣不止乙個畫素。prewitt運...
再說邊緣特徵提取sobel運算元
本文主要講述以下幾個函式的作用 1 cvsobel 2 cvconvertscaleabs 3 cvcvtcolor 首先，我們來了解一下計算機是如何檢測邊緣的。以灰度影象為例，它的理論基礎是這樣的，如果出現乙個邊緣，那麼影象的灰度就會有一定的變化，為了方便假設由黑漸變為白代表乙個邊界 那麼對其灰度...