边缘检测的核心

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我是靠谱客的博主愤怒裙子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍边缘检测的核心，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

关于边缘检测：图像的边缘形成的原因是图像的灰度在某一区域的突然变化使得人眼才有了识别轮廓的功能。所以对于计算机识别边缘我们也可以用数学的方法定量的找出图像中灰度阶跃不连续或是线条不连续的地方，比如说一阶导数的极值点或二阶导数的零点的方法找到边缘。（图片摘自百度）。
在这里插入图片描述
当我们继续往下学时，越来越多的概念涌了出来，各种算子、幅度、差分、阈值、卷积运算。其实我们没必要将边缘检索的数学推导都看懂。我们只要了解它的基本原理后，在运用它的结论就足以达到我们的目的。
我们总结了一下：什么Prewitt算子、Sobel算子，都是对灰度图片的一个变换，我们称这个变换为卷积模板变换，模板变换后，边缘就会被检索出来。首先让我们必须了解什么叫做卷积模板变换。这个博客说的很清楚，大家可以看看。http://www.cnblogs.com/a-toad/archive/2008/10/24/1318921.html
Sobel算子：
在这里插入图片描述
进行的横竖两个方向的模板运算后，遍历整个图片取相同像素点模板运算的最大值。
Prewitt算子：

同Sobel算子，进行的横竖两个方向的模板运算后，遍历整个图片取相同像素点模板运算的最大值。