最近幾天都在學習邊緣檢測，然後又學習了一些常見的運算元，這裡就不一一推導了，可以從前面博文中找到，也可以參考下面博文；
現在主要談談數學知識和影象知識的總結；
上面是拉普拉斯運算元的結果和模板，那為什麼能得到下面公式呢？
可以從數學結果中推出：
這是一階導數和二階導數的推導過程，有數學功底的估計得出了因果關係，其餘運算元公式也可以推；
下面是數字影象的表示：
模板需要用到空間濾波原理，簡要介紹一下
w和f是對應位置相乘。
最後根據推導公式
得到模板
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...
邊緣檢測運算元
sobel amp image edgeamplitude filtertype,size 根據影象的一次導數計算影象的邊緣 close edges edges,edgeimage regionresult minamplitude close edges length edges,gradient...
邊緣檢測運算元
1.sobel運算元 索貝爾 主要思想是 利用影象畫素點的上下左右的畫素點進行加權差，邊緣的差值會較大，從而得到對應的邊緣。它是一種差分性運算元，包含3 3的橫向，縱向模板，分別對影象進行卷積，得到橫座標，縱座標的亮度差分值。計算出影象亮度函式的梯度近似值。它是一種基於一階導數的邊緣運算元。優點是能...