本篇文章给大家谈谈sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点，以及数字图像中边缘检测算法对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

增强，检测，定位，滤波。

边缘检测是属于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，尤其是特征提取中的一个研究领域。(v)特定场合的安全检查手段.

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。

一、sobel边缘检测：

1、sobel边缘检测优点：输出图像(数组)的元素通常具有更大的绝对数值。

2、sobel边缘检测缺点：由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感。

二、canny算子：

1、canny算子优点：法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘；标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。

2、canny算子缺点：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。

扩展资料：

Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积，卷积对于数字图像处理非常重要，很多图像处理算法都是做卷积来实现的。

卷积运算的本质就是对制定的图像区域的像素值进行加权求和的过程，其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘，将卷积的结果作求和运算，运算到的和就是卷积运算的结果。

参考资料来源：

百度百科-sobel

百度百科-Canny算子

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