属于scharr算子的是

Scharr算子是一种边缘检测算子，可以用于图像处理中的边缘检测和特征提取。它是对Sobel算子的改进，可以更加准确地检测图像中的边缘。Scharr算子包括两个卷积核，分别用于检测水平和垂直方向的边缘。它们的卷积核如下：

水平方向卷积核：
|-3 | 0 | 3 |
|-10| 0 |10 |
|-3 | 0 | 3 |

垂直方向卷积核：
|-3 |-10| -3|
| 0 | 0 | 0|
| 3 | 10| 3|

因此，如果使用Scharr算子进行边缘检测，可以得到水平和垂直方向上的边缘强度值，进而进行图像分割、特征提取等操作。

相关问题

scharr算子梯度计算的优点

Scharr算子是一种常用的梯度算子，用于计算图像中像素点的梯度值，其优点包括：

1. 精度高：Scharr算子具有更高的精度，可以更准确地计算像素点的梯度值，从而更好地反映图像的边缘信息。

2. 计算速度快：Scharr算子的计算过程简单，计算速度较快，适用于实时性要求较高的场合。

3. 抗噪性好：Scharr算子在计算梯度时采用了加权平均的方法，可以减少图像中噪声对梯度计算的影响，从而提高了算法的抗噪性能。

综上所述，Scharr算子是一种性能优良的梯度算子，在图像处理中得到广泛应用。

相比于sobel算子，scharr算子在梯度计算上的优点

Scharr算子是Sobel算子的改进版本，它与Sobel算子类似，也用于图像的边缘检测。Scharr算子在梯度计算上的优点如下：

1. 更加精确的近似导数：Scharr算子使用3x3的模板，比Sobel算子的3x3模板更加精确地近似导数，从而提高了边缘检测的准确性。

2. 更好的抗噪性能：Scharr算子在计算梯度时使用的权重系数比Sobel算子更加平滑，因此对于图像中存在噪声的情况下，Scharr算子具有更好的抗噪性能。

3. 计算速度更快：Scharr算子的计算量比Sobel算子更小，因此在实际应用中，Scharr算子的计算速度更快。

总的来说，Scharr算子在边缘检测方面表现更加优越，特别是在对噪声敏感的图像处理领域中。