请评价 Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、LOG 算子、canny 算子对于噪声条件下边界检测的性能
时间: 2023-12-29 08:06:44 浏览: 35
在噪声条件下,不同的边缘检测算子表现不同。以下是对每个算子的性能评价:
1. Roberts算子:Roberts算子对于噪声非常敏感,容易产生误检测和漏检测,因此在噪声条件下其性能较差。
2. Prewitt算子:Prewitt算子对于噪声的抗干扰性能较好,但是其边缘检测的结果较为粗糙,边缘定位不够准确。
3. Sobel算子:Sobel算子在较强的噪声条件下也能够取得较好的边缘检测效果,其边缘检测结果比Prewitt算子更加精细,可以更准确地定位边缘。
4. LOG算子:LOG算子对于噪声的抗干扰性能较好,但是其计算量较大,需要进行高斯平滑操作,因此边缘检测的速度较慢。
5. Canny算子:Canny算子对于噪声的抗干扰性能非常好,可以通过多阶段的边缘检测过程得到准确的边缘位置,同时也能够有效地抑制非边缘响应。
总体来说,Canny算子在噪声条件下的性能最好,而Roberts算子的性能最差。在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算子。
相关问题
Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子 代码python
以下是对应算子的简单示例代码:
Roberts算子:
```python
from scipy import ndimage
import numpy as np
def robert_cross(image):
roberts_cross_v = np.array( [[-1,0],[0,1]], dtype=np.int32 )
roberts_cross_h = np.array( [[0,-1],[1,0]], dtype=np.int32 )
vertical = ndimage.convolve( image, roberts_cross_v )
horizontal = ndimage.convolve( image, roberts_cross_h )
return np.sqrt( np.square(horizontal) + np.square(vertical) )
```
Prewitt算子:
```python
from scipy import ndimage
import numpy as np
def prewitt(image):
vert_prewitt = np.array([[-1,-1,-1],[0,0,0],[1,1,1]])
hori_prewitt = np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]])
prewitt_vert = ndimage.convolve(image, vert_prewitt)
prewitt_hori = ndimage.convolve(image, hori_prewitt)
return np.sqrt( np.square(prewitt_vert) + np.square(prewitt_hori) )
```
Sobel算子:
```python
from scipy import ndimage
import numpy as np
def sobel(image):
vert_sobel = np.array([[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]])
hori_sobel = np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])
sobel_vert = ndimage.convolve(image, vert_sobel)
sobel_hori = ndimage.convolve(image, hori_sobel)
return np.sqrt( np.square(sobel_vert) + np.square(sobel_hori) )
```
Laplacian算子:
```python
from scipy import ndimage
import numpy as np
def laplacian(image):
laplacian_kernal = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])
filtered_img = ndimage.convolve(image, laplacian_kernal)
return filtered_img
```
Canny算子:
```python
from scipy import ndimage
import numpy as np
def canny(image, low_threshold=0, high_threshold=255):
img_smooth = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=1.4)
img_x = ndimage.sobel(img_smooth, axis=0)
img_y = ndimage.sobel(img_smooth, axis=1)
gradient_magnitude = np.hypot(img_x, img_y)
gradient_direction = np.arctan2(img_y, img_x)
gradient_direction = np.rad2deg(gradient_direction)
gradient_direction[gradient_direction < 0] += 180
max_magnitude = np.max(gradient_magnitude)
if high_threshold > max_magnitude:
high_threshold = max_magnitude
if low_threshold > high_threshold:
low_threshold, high_threshold = high_threshold, low_threshold
row, col = image.shape
canny_img = np.zeros((row, col), dtype=np.uint8)
weak = np.int32(50)
strong = np.int32(255)
strong_i, strong_j = np.where(gradient_magnitude >= high_threshold)
zeros_i, zeros_j = np.where(gradient_magnitude < low_threshold)
weak_i, weak_j = np.where((gradient_magnitude <= high_threshold) & (gradient_magnitude >= low_threshold))
canny_img[strong_i, strong_j] = strong
canny_img[weak_i, weak_j] = weak
for i in range(1, row-1):
for j in range(1, col-1):
if canny_img[i,j] == weak:
if (canny_img[i+1, j-1] == strong) or (canny_img[i+1, j] == strong) or (canny_img[i+1, j+1] == strong) \
or (canny_img[i, j-1] == strong) or (canny_img[i, j+1] == strong) \
or (canny_img[i-1, j-1] == strong) or (canny_img[i-1, j] == strong) or (canny_img[i-1, j+1] == strong):
canny_img[i, j] = strong
else:
canny_img[i, j] = 0
return canny_img
```
使用MATLAB实现Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子的对比程序
以下是使用MATLAB实现Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子的对比程序:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 转为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
%% Roberts算子
% 定义Roberts算子的模板
roberts_mat = [-1 0; 0 1];
% 应用Roberts算子
img_roberts = imfilter(double(img_gray), roberts_mat);
% 显示结果
figure; imshow(uint8(img_roberts)); title('Roberts算子');
%% Prewitt算子
% 定义Prewitt算子的模板
prewitt_mat = [-1 -1 -1; 0 0 0; 1 1 1];
% 应用Prewitt算子
img_prewitt = imfilter(double(img_gray), prewitt_mat);
% 显示结果
figure; imshow(uint8(img_prewitt)); title('Prewitt算子');
%% Sobel算子
% 定义Sobel算子的模板
sobel_mat = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
% 应用Sobel算子
img_sobel = imfilter(double(img_gray), sobel_mat);
% 显示结果
figure; imshow(uint8(img_sobel)); title('Sobel算子');
%% Laplacian算子
% 定义Laplacian算子的模板
laplacian_mat = [0 -1 0; -1 4 -1; 0 -1 0];
% 应用Laplacian算子
img_laplacian = imfilter(double(img_gray), laplacian_mat);
% 显示结果
figure; imshow(uint8(img_laplacian)); title('Laplacian算子');
%% Canny算子
% 应用Canny算子
img_canny = edge(img_gray, 'canny');
% 显示结果
figure; imshow(img_canny); title('Canny算子');
```
运行上述代码,可以得到Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian和Canny算子处理后的图像。你可以将代码中的`lena.png`替换为你自己的图像,并调整算子的参数进行实验。