索贝尔边缘检测滤波器（sobel边缘检测原理）

sobel怎么读

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

程序本身没问题。可能的问题是，matlab太旧，没有相应的工具包。或者是在中文输入法下输入了字符。

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。

Bootstrap法直接估计效应值，完全不用公式，完全替代Sobel了。

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边缘却是首选，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。

那么这些算子有什么区别呢：下面三张图分别是 sobel，canny，laplace 结果图。

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。

翻译一段英文文献(边缘检测方面的)

The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector.Canny边缘检测算法对很多人来说是众所周知的最佳边缘检测工具。

Then， any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels.然后，任何像素连接到这个边缘像素，并有一个值大于时刻还选定为边缘像素。

第一步，在定位和检测任何边缘之前，滤掉原始图像中的噪声。因为高斯滤波器可以使用一个简单的掩模计算，其专门用于Canny算法。当计算得到一个合适的掩模时，使用标准卷积可以进行高斯平滑。回旋积遮罩常闭实际图像小。

使用在线翻译工具：目前互联网上有很多免费的在线翻译工具，如有道翻译、Google Translate等，你可以将英文文献以PDF格式上传，再将其复制到在线翻译工具中进行翻译。

第一个就是deepl Pro。这款翻译工具口碑非常不错，可能很多人已经用过这个了，这个也是我最近用的最频繁文献翻译工具了。

图像卷积与边缘检测

Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。首先，图像降噪。

边缘检测网络：能够提取图片边缘特征的网络是边缘检测网络，这是一种基于卷积神经网络的图像处理模型，能够自动识别并提取出图像中的边缘特征。

特征提取：卷积可以通过滑动一个卷积核（也称为滤波器）来提取输入信号的局部特征。卷积核的大小和形状不同，可以提取不同类型的特征。例如，在图像处理中，可以使用边缘检测卷积核来提取图像中的边缘特征。

图像处理：卷积可以用于图像处理，如模糊、锐化、边缘检测等。 语音识别：卷积可以用于声音信号的处理，如噪声去除、语音识别等。 信号处理：卷积可以用于信号处理，如滤波、降噪、压缩等。

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