学习DIP第36天

转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!!

文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

开篇废话

 

        继续废话,之前介绍了二阶微分,和非锐化掩蔽,按照顺序该说一阶微分了,一阶微分与二阶微分一样,是线性算子,线性算子的计算方法多半是生成模板,然后与图像卷积,一阶微分同样,几天简单的介绍两个一阶微分算子,Robert算子和Sobel算子,这两个算子应该算是大名鼎鼎了,因为这两个算子在后面的边缘检测中都是里程碑似的算法,在增强部分,他们也主要用在边缘增强,本文只简要介绍下两个算子的大概使用和增强效果,具体的数学原理推导和其他性质,将在图像分割部分完整介绍。

 

图像梯度介绍

 

     内容迁移至  



http://www.face2ai.com/DIP-5-8-灰度图像-图像增强-Robert算子-Sobel算子/

 

http://www.tony4ai.com/DIP-5-8-灰度图像-图像增强-Robert算子-Sobel算子/

http://www.tony4ai.com/DIP-5-8-灰度图像-图像增强-Robert算子-Sobel算子/

 posted on 2015-02-01 15:28  TonyShengTan  阅读(914)  评论(0编辑  收藏  举报