Sobel和Kirsch算子的優(yōu)缺點？Soble算子可以抑制噪聲，因此沒有太多孤立的邊緣像素。Sobel算子的邊緣定位精度不高，圖像邊緣的寬度往往超過一個像素，不適合邊緣定位精度要求高的應(yīng)用。Prew

Sobel和Kirsch算子的優(yōu)缺點？

Soble算子可以抑制噪聲，因此沒有太多孤立的邊緣像素。

Sobel算子的邊緣定位精度不高，圖像邊緣的寬度往往超過一個像素，不適合邊緣定位精度要求高的應(yīng)用。

Prewitt操作員：可抑制噪音。抑制噪聲的原理是對像素進(jìn)行平均，但平均像素相當(dāng)于對圖像進(jìn)行低通濾波，因此Prewitt算子的邊緣定位不如Roberts算子。

此運(yùn)算符類似于Sobel運(yùn)算符，但權(quán)重已更改，但它們之間仍有差距。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)上的信息，Sobel比Prewitt更能準(zhǔn)確地檢測出圖像的邊緣。

kirsch邊緣檢測算子有什么優(yōu)點？

根據(jù)您的描述：Kirsch邊緣檢測算子在醫(yī)學(xué)圖像處理中有著重要的應(yīng)用，它在保持細(xì)節(jié)和抗噪聲方面有很好的效果。但是Kirsch算子得到的圖像邊緣仍然存在連續(xù)性差的問題。本文利用邊緣連接算法對Kirsch邊緣檢測方法進(jìn)行了改進(jìn)，取得了良好的檢測效果

在數(shù)學(xué)上，將微分算子定義為微分算子的一個函數(shù)的算子。首先，在記數(shù)法中，把微分看作一種抽象的運(yùn)算是有幫助的，它取一個函數(shù)，得到另一個函數(shù)（在計算機(jī)科學(xué)中是高階函數(shù)的形式）。

當(dāng)然，有理由不僅限于線性運(yùn)算符；例如，Schwartz導(dǎo)數(shù)是一種著名的非線性運(yùn)算符。

在數(shù)學(xué)中，微分運(yùn)算符定義為微分運(yùn)算函數(shù)的運(yùn)算符。首先，在記數(shù)法中，把微分看作一種抽象的運(yùn)算是有幫助的，它取一個函數(shù)，得到另一個函數(shù)（在計算機(jī)科學(xué)中是高階函數(shù)的形式）。

當(dāng)然，有理由不僅限于線性運(yùn)算符；例如，Schwartz導(dǎo)數(shù)是一種著名的非線性運(yùn)算符。但我們只考慮線性情況。

Sign

dy=dy/DX，其中哪個變量的微分是明確的，DX在這里表示變量。類似地，d2y=d2y/DX2