Sobel 算子

Sobel 算子与 Prewitt 算子非常相似。它也是一个导数掩码，用于边缘检测。与 Prewitt 算子一样，Sobel 算子也用于检测图像中的两种边缘：

与 Prewitt 算子的区别

主要区别在于，在 Sobel 算子中，掩码的系数不是固定的，可以根据我们的要求进行调整，除非它们不违反导数掩码的任何属性。

此蒙版的工作原理与 Prewitt 算子垂直蒙版完全相同。只有一个区别，即它在第一列和第三列的中心具有"2"和"-2"值。当应用于图像时，此蒙版将突出显示垂直边缘。

当我们将此蒙版应用于图像时，它会突出显示垂直边缘。它的工作方式与一阶导数相同，并计算边缘区域中像素强度的差异。

由于中心列为零，因此它不包括图像的原始值，而是计算该边缘周围左右像素值的差异。此外，第一列和第三列的中心值分别为 2 和 -2。

这为边缘区域周围的像素值赋予了更大的权重。这会增加边缘强度，与原始图像相比，边缘强度有所增强。

上面的蒙版将在水平方向上找到边缘，这是因为零列在水平方向上。当您将此蒙版卷积到图像上时，它将在图像中突出水平边缘。它们之间的唯一区别是第一行和第三行的中心元素分别为 2 和 -2。

此蒙版将突出图像中的水平边缘。它也按照上述蒙版的原理工作，并计算特定边缘的像素强度之间的差异。由于蒙版的中心行由零组成，因此它不包括图像中边缘的原始值，而是计算特定边缘的上下像素强度之间的差异。从而增加了强度的突然变化并使边缘更加明显。

现在是时候看看这些蒙版的作用了：

以下是一张示例图片，我们将一次应用上述两个蒙版。

对上述示例图像应用垂直遮罩后，将获得以下图像。

对上述示例图像应用水平遮罩后，将获得以下图像

正如您所见，在我们应用垂直遮罩的第一张图片中，所有垂直边缘都比原始图像更清晰可见。同样，在第二张图片中，我们应用了水平蒙版，结果所有水平边缘都可见。

因此，通过这种方式，您可以看到我们可以从图像中检测水平和垂直边缘。此外，如果您将 Sobel 算子的结果与 Prewitt 算子进行比较，您会发现与 Prewitt 算子相比，Sobel 算子可以找到更多边缘或使边缘更明显。

这是因为在 Sobel 算子中，我们为边缘周围的像素强度分配了更多权重。

现在我们还可以看到，如果我们对蒙版应用更多权重，它将为我们获得更多边缘。此外，正如本教程开头所述，Sobel 算子中没有固定系数，因此这里是另一个加权算子

如果您可以将此蒙版的结果与 Prewitt 垂直蒙版的结果进行比较，那么很明显，与 Prewitt 蒙版相比，此蒙版将产生更多边缘，因为我们在蒙版中分配了更多权重。