“边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是 ...

Sobel算子：[-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1] 用此算子与原图像做卷积，可以检测出垂直方向的边缘。算子作用在图像的第二列，结果是：200,200,200；作用在第三列，结果是 ...

转载于: http://blog.chinaaet.com/crazybingo/p/33388 同上一篇，还是为了体现FPGA的强大功能，实现实时的边缘检测能力！这一部分简单的可以用Sobel实现，如果想做的好，可以用高斯+Canny来实现，总是，只要你想做，FPGA没有什么做不到 ...

sobel算子 - sophia_hxw - 博客园 http://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/6088035.html #1，个人理解 网上查了很多资料，都说sobel算子是用来检测边缘的，分别给了两个方向上的卷积核，然后说明做法，就说这就是sobel算子 ...

平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波 ...

　　图像边缘就是图像灰度值突变的地方，也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快，就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯，在变化出的导数非常大。 Sobel算子主要用作边缘检测，它是一离散型差分算子，用来计算图像亮度函数灰度之近似值。 　　边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素 ...

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量 ...

Sobel算子是应用广泛的离散微分算子之一，用于图像处理中的边缘检测，计算图像灰度的近似梯度。 基于图像卷积来实现在水平方向和垂直方向检测对应方向上的边缘。 对于源图像与奇数Sobel水平核Gx、垂直核Gy进行卷积可计算水平与垂直变换。 Sobel算子在进行边缘检测时候效率较高，对精度要求 ...