sobel和canny

Posted 2020-08-11 牧马人夏峥

参考：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4001910.html

         http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028331

        sobel是梯度（一阶）算子，检测水平梯度和竖直梯度。

        canny是先高斯滤波去掉噪声，再用sobel算子检测水平和垂直梯度，再用

  非极大值抑制去掉非极大值点，最后加上一个滞后阈值化：小于某个值是不是边缘， 

  大于某值是是边缘，介于者之间则检测该值在其8个邻接点中的梯度，如果有一个值 

  超过某值，则认为是边缘。

       非极大值抑制：检查该点的梯度值在梯度方向上是否最大，不是则设为0.

     Roberts算子:Roberts算子是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，

他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，

定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。

    Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，

在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板

与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。

  Laplacian算子二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。