Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子求5*5梯度图
时间: 2023-09-07 12:14:26 浏览: 244
好的,下面分别给出这三种算子在求取5x5梯度图时的计算方法:
1. Roberts算子
对于5x5的像素矩阵,使用Roberts算子可以得到以下梯度图:
```
| I(0,0) - I(1,1) I(0,1) - I(1,2) I(0,2) - I(1,3) I(0,3) - I(1,4) |
| I(1,0) - I(2,1) I(1,1) - I(2,2) I(1,2) - I(2,3) I(1,3) - I(2,4) |
| I(2,0) - I(3,1) I(2,1) - I(3,2) I(2,2) - I(3,3) I(2,3) - I(3,4) |
| I(3,0) - I(4,1) I(3,1) - I(4,2) I(3,2) - I(4,3) I(3,3) - I(4,4) |
```
其中,I(x,y)表示像素矩阵中坐标为(x,y)的像素值。
2. Prewitt算子
对于5x5的像素矩阵,使用Prewitt算子可以得到以下梯度图:
```
| I(0,0) + I(0,1) + I(0,2) - I(4,0) - I(4,1) - I(4,2) I(0,2) + I(0,3) + I(0,4) - I(4,2) - I(4,3) - I(4,4) 2I(0,4) + 2I(1,4) + I(2,4) - I(0,0) - 2I(1,0) - I(2,0) |
| I(1,0) + I(1,1) + I(1,2) - I(3,0) - I(3,1) - I(3,2) I(1,2) + I(1,3) + I(1,4) - I(3,2) - I(3,3) - I(3,4) 2I(3,4) + 2I(4,4) + I(2,4) - I(4,0) - 2I(3,0) - I(2,0) |
| I(2,0) + I(2,1) + I(2,2) - I(2,0) - I(2,1) - I(2,2) I(2,2) + I(2,3) + I(2,4) - I(2,2) - I(2,3) - I(2,4) 0 |
| I(3,0) + I(3,1) + I(3,2) - I(1,0) - I(1,1) - I(1,2) I(3,2) + I(3,3) + I(3,4) - I(1,2) - I(1,3) - I(1,4) -2I(0,0) - 2I(1,0) - I(2,0) + I(0,4) + 2I(1,4) + I(2,4) |
| I(4,0) + I(4,1) + I(4,2) - I(0,0) - I(0,1) - I(0,2) I(4,2) + I(4,3) + I(4,4) - I(0,2) - I(0,3) - I(0,4) -2I(3,0) - 2I(4,0) - I(2,0) + I(3,4) + 2I(4,4) + I(2,4) |
```
其中,I(x,y)表示像素矩阵中坐标为(x,y)的像素值。
3. Sobel算子
对于5x5的像素矩阵,使用Sobel算子可以得到以下梯度图:
```
| I(0,0) + 2I(0,1) + I(0,2) - I(4,0) - 2I(4,1) - I(4,2) I(0,2) + 2I(0,3) + I(0,4) - I(4,2) - 2I(4,3) - I(4,4) 2I(0,4) + 4I(1,4) + 2I(2,4) - 2I(0,0) - 4I(1,0) - 2I(2,0) |
| I(1,0) + 2I(1,1) + I(1,2) - I(3,0) - 2I(3,1) - I(3,2) I(1,2) + 2I(1,3) + I(1,4) - I(3,2) - 2I(3,3) - I(3,4) 2I(3,4) + 4I(4,4) + 2I(2,4) - 2I(4,0) - 4I(3,0) - 2I(2,0) |
| 2I(0,1) + 4I(0,2) + 2I(0,3) - 2I(4,1) - 4I(4,2) - 2I(4,3) 2I(0,3) + 4I(0,4) + 2I(1,4) - 2I(4,3) - 4I(4,4) - 2I(3,4) 0 |
| I(3,0) + 2I(3,1) + I(3,2) - I(1,0) - 2I(1,1) - I(1,2) I(3,2) + 2I(3,3) + I(3,4) - I(1,2) - 2I(1,3) - I(1,4) -2I(0,0) - 4I(1,0) - 2I(2,0) + 2I(0,4) + 4I(1,4) + 2I(2,4) |
| I(4,0) + 2I(4,1) + I(4,2) - I(0,0) - 2I(0,1) - I(0,2) I(4,2) + 2I(4,3) + I(4,4) - I(0,2) - 2I(0,3) - I(0,4) -2I(3,0) - 4I(4,0) - 2I(2,0) + 2I(3,4) + 4I(4,4) + 2I(2,4) |
```
其中,I(x,y)表示像素矩阵中坐标为(x,y)的像素值。
需要注意的是,以上计算结果只是梯度的大小和方向,并不是一个标准的灰度图像。如果需要把梯度信息可视化出来,可以对梯度大小做一些处理,例如进行归一化、转化为灰度值等等。
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