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Prewitt算子
鎖定
Prewitt算子是一種一階
微分算子的
邊緣檢測，利用像素點上下、左右鄰點的灰度差，在邊緣處達到
極值檢測邊緣，去掉部分偽邊緣，對噪聲具有平滑作用 。其原理是在圖像空間利用兩個方向模板與圖像進行
鄰域卷積來完成的，這兩個方向模板一個檢測水平邊緣，一個檢測
垂直邊緣。
- 中文名
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Prewitt算子
- 類 型
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一階微分算子的邊緣檢測
- 利 用
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像素點上下、左右鄰點的灰度差
- 原 理
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利用兩個方向模板與圖像進行鄰域卷積
- 作 用
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對噪聲具有平滑作用
- 分 類
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檢測水平邊緣、檢測垂直邊緣
釋義
對
數字圖像f(x，y)，Prewitt算子的定義如下：
G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|
G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|
則 P(i,j)=max[G(i),G(j)]或 P(i,j)=G(i)+G(j)
Prewitt算子
[1]
經典Prewitt算子認為：凡灰度新值大於或等於閾值的像素點都是邊緣點。即選擇適當的閾值T，若P(i,j)≥T，則(i,j)為邊緣點，P(i,j)為
邊緣圖像。這種判定是欠合理的，會造成邊緣點的誤判，因為許多噪聲點的
灰度值也很大，而且對於
幅值較小的邊緣點，其邊緣反而丟失了。
- 參考資料
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1.
劉明豔,趙景秀,孫寧.用Prewitt算子細化邊緣.2006.12第26卷第4期
