通用的边缘提取函数、实验图像任选

资 源 简 介

通用的边缘提取函数、实验图像任选

详 情 说 明

边缘提取是图像处理中的一项基本任务，用于识别图像中物体轮廓的变化。常见的边缘检测方法包括 Sobel、Prewitt、Roberts、Marr 和 Canny 算子，每种方法适用于不同的场景和需求。

Sobel 算子 通过计算图像的梯度来检测边缘，适合具有平滑噪声的图像。它采用水平和垂直方向的卷积核，能够有效增强边缘信息。

Prewitt 算子 类似于 Sobel，但使用不同的权重系数，对噪声更敏感，适用于无明显噪声的图像。

Roberts 算子 采用 2x2 的局部差分运算，计算简单，但对噪声敏感，适用于高对比度图像。

Marr 算子（Laplacian of Gaussian, LoG） 先对图像进行高斯平滑，再计算二阶导数，适合检测宽边缘和模糊边界。

Canny 边缘检测 是一种多阶段算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测，可提供高精度边缘信息。

通过参数化设计，用户可以灵活调整阈值、卷积核大小或高斯模糊系数，以适应不同图像的需求。实验时可选用标准测试图像（如 Lena 或 Cameraman）或自定义图片，观察不同算子的边缘提取效果。