谭升
非主流人工智能科学家 我和外面那些妖艳的货不一样

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【数字图像处理】6.7:灰度图像-图像分割 Sobel算子,Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较 0

【数字图像处理】6.7:灰度图像-图像分割 Sobel算子,Prewitt算子和Scharr算子平滑能力比较

这篇主要想对比下Sobel,Prewitt和Scharr算子的平滑能力,由于一阶微分对噪声响应强,进行微分之前进行降噪是非常必要的,这里我们进行的实验是,以lena图作为实验原图,取其中一行数据作为无噪声的原始信号,分别加上不同的强度的高斯白噪声,对噪声的分类和噪声具体性质的研究将在图像恢复中描述。但这里我们使用不同强度的高斯白噪声。

【数字图像处理】6.5:灰度图像-图像分割 Prewitt算子 0

【数字图像处理】6.5:灰度图像-图像分割 Prewitt算子

一排1减去另一排1,差分被它体现的淋漓尽致,当然我们观察它的性质还是要看分解形式,也就是前两个小模板,$[1,0,-1]$ 不用解释,差分的形式,为什么不用 $[1,-1]$ 进行差分?首先对于2×3的模板和3×3的模板,我们更倾向于3×3,因为3×3的模板中心落在实数上 ,其次$[1,0,-1]$的差分结果能够在一定程度上减少噪声影响。

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