sobel算子,sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点?

sobel怎么读

1、sobel读法，美 [sobl] 。基本解释：索贝尔；边缘检测；索伯；索伯尔；算子。

sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点?

Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。

各个算子的优缺点：Robert算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏感。Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。

Soble边缘检测算法比较简，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是*，尤其是对效率要求较高，而对细纹理不太关心的时候。

我觉得你这个说法就有问题，sobel边缘检测运用sobel算子，就是3×3或者5×5等等之类的矩阵，canny是在sobel算法的基础上加以改进，并没有canny算子，canny算法的边缘检测部分就是sobel算法。

下面三张图分别是 sobel，canny，laplace 结果图。

canny *。但是容易把噪点误判为边界。sobel prewitt log 效果差不多。prewitt比sobel 去噪效果好。roberts马马虎虎。适合什么图片那得看图片的噪点情况，一般canny 算子是*的。

Sobel算子属于高通滤波器还是低通滤波器

此时，sobel 不是高通滤波器，而是带通滤波器，既消除了部分高频，又消除了部分低频。

锐化滤波：提取边缘信息，突出图像边缘及细节、弥补平滑滤波造成的边缘模糊。实际上是高通滤波。典型的滤波器包括Sobel边缘提取算子等。

Sobel 滤波器是非线性边缘增强，它特别地用到了 Sobel 函数的近似值， 是一个预先设置了3×3的，非线性边缘增强的算子。滤波器的大小不能更改，也无 法编辑变换核的大小。实现这一功能，选择 Filters Convolutions Sobel。

滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种。低通滤波器，利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。

sobel算子对应的模板形式有哪两种

1、在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的 。

2、不能抑制噪音。因此，罗伯特算子良好的形象与睡眠高噪声。Sobel算子[ 1 ] - [ 4 ] - [ 5 ] - [ 6 ] Sobel算子检测边缘的形式过滤算子。有一个模板在X和Y方向。

3、在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。与 和 相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。

4、图像中每两个点是由这两个模板的卷积得到的，在X方向上的模板对竖向边缘的反应有很大影响，同时在Y方向的模板则对水平边缘的反应有很大影响。两者的*卷积就被认为是这一点的输出，其操作结果就是边缘增强影像。

Sobel算子的由来

偶然发现了一个帖子，该算子的提出者Irwin Sobel在算子产生多年后于该帖中详细谈到它的由来和定义。

由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。

而获取一幅图像的梯度就转化为：模板（Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子）对原图像进行卷积。

计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。

Robert算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏感。Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。

sobel算子。在一阶导数滤波器中，sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。sobel算子结合了高斯平滑和微分求导，用于计算一阶导数滤波器图像中的灰度函数的近似梯度。

Sobel和Kirsch算子的优缺点

1、各个算子的优缺点：Robert算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏感。Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。

2、Sobel算子的边缘定位更准确，常用于噪声较多、灰度渐变的图像。Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息。

3、Soble边缘检测算法比较简，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是*，尤其是对效率要求较高，而对细纹理不太关心的时候。

4、Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。

5、与Prewitt算子相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边缘的 ，另一个是检测垂直边缘的 。

6、Sobel算子根据图像的像素点上下、左右邻点灰度加权差在边缘处达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的平滑作用，能提供建准确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不高。

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