拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子对图像锐化处理演示教学
图像锐化有哪些方法
图像锐化有哪些方法图像锐化是图像处理中常用的一种操作，可以通过增强图像的高频信息，使图像边缘更加清晰。
常用的图像锐化方法主要包括增强算子、滤波操作和边缘检测等。
1. 增强算子方法：增强算子方法是基于对图像进行空间变换，通过改变像素点的灰度值来增强图像的边缘和细节。
常用的增强算子方法包括拉普拉斯算子、索伯算子和普瑞维特算子等。
这些算子可以对图像进行卷积操作，得到锐化后的图像。
例如，拉普拉斯算子可以通过在每个像素点和周围邻域之间进行卷积操作来增强图像的高频信息。
2. 滤波操作方法：滤波操作方法是通过设计一定的滤波器来对图像进行卷积操作，以增强图像的边缘细节。
常用的滤波操作方法包括高通滤波器、边缘增强滤波器和维纳滤波器等。
高通滤波器可以通过减少图像低频分量来增强图像的高频信息，从而使图像边缘更加清晰。
边缘增强滤波器则可以通过增加图像的局部差异来增强图像的边缘细节。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的噪声特性来进行滤波操作，以减少噪声对锐化效果的影响。
3. 边缘检测方法：边缘检测方法是通过寻找图像的局部极值点来确定图像的边缘位置，从而实现图像锐化。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和LoG算子等。
Sobel算子可以通过计算图像梯度的幅值和方向来确定图像边缘的位置和方向。
Canny 算子是一种基于图像梯度的多阈值边缘检测算法，可以通过滤波、非极大值抑制和双阈值检测等步骤来确定图像的强边缘和弱边缘。
LoG算子是一种拉普拉斯高斯算子，可以通过在图像上进行卷积操作来检测图像的边缘信息。
除了以上的方法，图像锐化还可以通过多尺度分析、形态学操作和投影剪切等方法来实现。
多尺度分析可以通过对图像的不同尺度进行分析和合成来增强图像的局部细节和边缘信息。
形态学操作是一种基于图像形状和结构的操作，可以通过腐蚀、膨胀和开闭操作等来增强图像的边缘信息。
投影剪切是一种基于数学变换的图像锐化方法，可以通过对图像的投影进行变换来改变图像的灰度级分布，从而增强图像的边缘和细节。
数字图像处理-7第七章图像锐化
0
L3
1
0
2 1
16 2
2 1
1
0
0 0 1 0 0 Nhomakorabea域滤波增强
频域增强的原理
频率平面与图像空域特性的关系 图像变化平缓的部分靠近频率平面的
圆心，这个区域为低频区域 图像中的边、噪音、变化陡峻的部分，
以放射方向离开频率平面的圆心，这 个区域为高频区域
一阶微分算子
f
Gx Gy
x f
y
Robert算子
用差分代替微分
f f m 1, n f m, n
x
f f m, n 1 f m, n
y
1
1
0
0 1
2
0 1
1
0 1 0
1 1 1 L3 1 8 1
1 1 1
1 1 1 L4 1 8 1
1 1 1
1 4 1 L5 4 20 4
1 4 1
避免使用梯度算子需要两次模板运算的麻烦，可用于检测孤立点
I=imread('rice.bmp'); I=double(I); L1=fspecial('laplacian'); g1=imfilter(I,L1,'corr','replicate'); L3=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; g2=imfilter(I,L3,'corr','replicate'); L5=[1 4 1;4 -20 4;1 4 1]; g3=imfilter(I,L5,'corr','replicate');
几种常用边缘检测算法的比较
几种常用边缘检测算法的比较边缘检测是在数字图像上寻找图像亮度变化的过程，它对于图像处理和计算机视觉任务非常重要。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny边缘检测算法。
本文将对这几种算法进行比较。
1. Sobel算子：Sobel算子是一种常见的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Sobel算子具有简单、快速的优点，可以检测水平和垂直方向的边缘，但对于斜向边缘检测效果较差。
2. Prewitt算子：Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它类似于Sobel算子，通过计算图像像素点与其邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Prewitt算子可以检测水平、垂直和斜向边缘，但对于斜向边缘的检测结果可能不够精确。
3. Roberts算子：Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它通过计算图像像素点与其对角线方向上的邻域像素点之间的差异来检测边缘。
Roberts算子计算简单，但对于噪声敏感，容易产生干扰边缘。
4. Canny边缘检测算法：Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它包含多个步骤：高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和双阈值处理。
Canny算法具有良好的边缘定位能力，并且对于噪声和细节边缘具有较好的抑制效果。
但Canny算法计算复杂度较高，在处理大规模图像时可能较慢。
综上所述，不同的边缘检测算法具有各自的优缺点。
若要选择适合应用的算法，需要综合考虑图像特点、计算复杂度和应用需求等因素。
如果对图像边缘的方向要求不高，可以选择Sobel或Prewitt算子；如果对图像边缘的方向要求较高，可以选择Canny算法。
另外，为了获得更好的边缘检测结果，通常需要进行适当的预处理，如灰度化、滤波和阈值处理等。
最后，对于不同的应用场景，可能需要使用不同的算法或算法组合来满足特定需求。
拉普拉斯算子 二阶导数 推导原理 边缘检测 系
拉普拉斯算子二阶导数推导原理边缘检测系拉普拉斯算子（Laplacian operator）是一种用于边缘检测的数学操作符。
它可以通过计算二阶导数来提取图像中的边缘信息。
拉普拉斯算子的推导原理和边缘检测的相关概念如下。
推导原理：假设有一个二维函数f(x, y)，其二阶导数可以表示为：∂^2f(x, y)/∂x^2 + ∂^2f(x, y)/∂y^2将该表达式进行简化，可以得到拉普拉斯算子的形式：∇^2f(x, y) = ∂^2f(x, y)/∂x^2 + ∂^2f(x, y)/∂y^2其中∇^2表示拉普拉斯算子，f(x, y)为图像上每个像素点的灰度值。
通过计算图像在每个像素点上的拉普拉斯算子，可以得到图像的边缘信息。
边缘检测：边缘是图像中相邻区域灰度值的剧烈变化处，边缘检测的目的就是找到图像中的这些边缘位置。
通过计算图像上每个像素点的拉普拉斯算子，可以实现边缘检测。
常用的边缘检测算子有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子是一种快速计算边缘的算子，但容易受到噪声的干扰。
因此，在使用拉普拉斯算子进行边缘检测时，一般会先对图像进行平滑处理，以减弱噪声的影响。
拉普拉斯算子的模板为：[ 0, 1, 0 ][ 1,-4, 1 ][ 0, 1, 0 ]通过对图像的每个像素点进行卷积，可以得到图像的拉普拉斯算子。
具体步骤如下：1. 将原始图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行平滑处理，以减弱噪声的影响。
3. 在平滑后的图像上使用拉普拉斯算子进行卷积操作。
4. 根据卷积结果判断每个像素点是否为边缘，常见的方法有阈值化处理。
阈值化处理是将卷积结果大于某个设定阈值的像素点标记为边缘点，其他像素点则认为不是边缘。
不同的阈值选择会影响到边缘检测的结果，通常可以通过试验多个不同的阈值来获得最佳的结果。
边缘检测可以应用于很多计算机视觉任务中，如目标检测、图像分割、图像识别等。
尤其在图像分割中，边缘检测可以提供图像中不同区域的边界信息，为后续的分割处理提供依据。
拉普拉斯算子 二阶导数 推导原理 边缘检测 系
拉普拉斯算子二阶导数推导原理边缘检测系拉普拉斯算子是一种常用于图像处理中边缘检测的方法，它通过对图像的二阶导数运算来寻找图像中的边缘信息。
在本文中，我们将介绍拉普拉斯算子的推导原理以及它在边缘检测中的应用。
拉普拉斯算子的推导原理：设图像函数为f(x, y)，拉普拉斯运算符∇^2(f)定义为：∇^2(f) = ∂^2f/∂x^2 + ∂^2f/∂y^2其中，∂^2f/∂x^2和∂^2f/∂y^2分别表示图像函数f在x和y方向上的二阶导数。
拉普拉斯算子通过在图像上进行二阶导数运算来检测图像中的变化率，从而找到边缘。
推导过程如下：首先，对图像函数f分别求取其在x和y方向上的一阶导数，得到：∂f/∂x 和∂f/∂y然后，对这两个一阶导数再次分别求取其在x和y方向上的导数，得到：∂^2f/∂x^2 和∂^2f/∂y^2最后，将这两个二阶导数相加，得到拉普拉斯算子:∇^2(f) = ∂^2f/∂x^2 + ∂^2f/∂y^2边缘检测的原理：边缘作为图像上不同区域之间亮度或颜色的突变区域，是图像处理中的一个重要特征。
通过边缘检测可以提取出图像中的边缘信息，从而对图像进行分割、识别等处理。
拉普拉斯算子在边缘检测中的应用：拉普拉斯算子可以用于检测图像中的边缘信息。
在实际应用中，我们通常将拉普拉斯算子与对图像进行一阶导数运算的Sobel算子相结合，以提高边缘检测的效果。
具体操作如下：1. 对原始图像进行灰度化处理，将彩色图像转为灰度图像。
这样可以简化后续计算，并减少噪声对边缘检测的影响。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以减少图像中的噪声。
高斯滤波可以通过卷积操作实现。
3. 对滤波后的图像应用拉普拉斯算子。
可以通过在图像上应用拉普拉斯卷积核来实现，例如：0 1 01 -4 10 1 04. 对应用了拉普拉斯算子的图像进行边缘提取。
可以将图像中的像素点与其周围像素点比较，如果相邻像素点的亮度差异超过设定的阈值，则将该像素点标记为边缘点。
图像边缘检测原理及方法
1、差分边缘检测 在处理数字图像的离散域时，可用图像的一阶差分直接代替图像函数的导 数。 二维离散图像函数在 x 方向的一阶差分定义为： f ( x 1, y ) f ( x, y ) ， 在y 方 向的一阶差分定义为： f ( x, y 1) f ( x, y ) [4]。 差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值来检测奇 异点。某一点的值则代表该点的“边缘强度”，通过对这些值设定阈值进一步得到 边缘图像。同时，差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂直，此时需对图像不 同方向进行差分运算。边缘检测一般分为垂直边缘、水平边缘、对角线边缘， 各 [5] 自方向模版如图 2-1 所示 。
二、图像边缘检测方法
边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的。 主要分为两种类型 ：一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子，通过计算图像的梯度值来检测图 像边缘，如：差分边缘检测、Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子；一种是 以二阶导数为基础的边缘检测算子，通过寻求二阶导数中的过零点来检测边缘， 如：Laplacian 算子、LOG 算子、Canny 算子。
2 f ( x, y )
2 f ( x, y ) 2 f ( x, y ) x 2 y 2
（2-10）
使用差分方程对x 和y 方向上的二阶偏导数近似如下。
2 f Gx ( f (i, j 1) f (i, j )) f (i, j 1) f (i, j ) x 2 x x x x f (i, j 2) 2 f (i, j 1) f (i, j )
s x { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x 1, y ) f ( x 1, y 1)} s y { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)} { f ( x 1, y 1) 2 f ( x, y 1) f ( x 1, y 1)}
梯度算子
一、实验目的掌握图像空间域锐化的原理和程序设计；观察对图像进行锐化的效果。
学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel 算子设计，使图像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出。
二、实验设备高性能计算机，操作系统为Windows XP, Matlab程序平台。
三、实验原理图像锐化处理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来。
图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。
从频谱角度分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图像。
但要注意，进行锐化处理的图像必须有较高的信噪比，否则锐化后图像信噪比反而更低，从而使噪声增加得比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
根据梯度计算式可以计算Roberts、Prewitt和Sobel梯度。
一旦梯度算出后，即可根据不同的需要生成不同的梯度增强图像。
锐化滤波一般有两种方法：一种是空间域微分法，另外一种是频域中的高通滤波法。
下面介绍常用的微分锐化方法。
1.梯度算子梯度算子是边缘检测的一种方法，有水平垂直差分法和Roberts梯度正比于相邻像素灰度值之差分。
第一种输出形式第二种输出形式第三种输出形式第四种输出形式第五种输出形式四、实验步骤程序如下：),(),(yxgradyxg=⎩⎨⎧≥=),,(),(),,(),(其它yxfTyxgradyxgradyxg⎩⎨⎧≥=),(),(,),(其他，yxfTyxgradLyxg G⎩⎨⎧≥=,),(),,(),(其他BLTyxgradyxgradyxg⎩⎨⎧≥=,),(,),(其他BGLTyxgradLyxg[I,map]=imread('cameraman.tif');imshow(I,map);I=double(I);[Gx,Gy]=gradient(I); % 计算梯度G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % 注意是矩阵点乘J1=G;figure,imshow(J1,map); % 第一种图像增强J2=I; % 第二种图像增强K=find(G>=7);J2(K)=G(K);figure,imshow(J2,map);J3=I; % 第三种图像增强K=find(G>=7);J3(K)=255;figure,imshow(J3,map);J4=I; % 第四种图像增强K=find(G<=7);J4(K)=255;figure,imshow(J4,map);J5=I; % 第五种图像增强K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;figure,imshow(J5,map);⒊运行图像处理程序，并保存处理结果图像。
7种锐化方法原理与实现
7种锐化方法原理与实现
1. Laplacian锐化：该方法是通过对图像进行二阶微分操作来
增强图像的高频信息。
具体实现可以通过先计算图像的拉普拉斯算子，然后将其与原始图像进行加权叠加得到锐化后的图像。
2. 高斯锐化：该方法是通过将原始图像与经过高斯滤波的图像相减得到锐化后的图像。
高斯滤波可以减少图像的高频噪声，相减操作可以增强图像的边缘信息。
3. Unsharp Masking锐化：该方法是通过先对原始图像进行模
糊操作，然后将模糊后的图像与原始图像进行相减得到细节信息。
最后将细节信息与原始图像进行加权叠加得到锐化后的图像。
4. 锐化滤波器：该方法是通过设计特定的锐化滤波器来增强图像的边缘信息。
常用的锐化滤波器有Sobel、Prewitt、Robert 等，它们通过计算图像的梯度来增强边缘信息。
5. 平滑锐化：该方法是通过先对原始图像进行平滑操作，然后将平滑后的图像与原始图像进行相减或相加得到锐化后的图像。
平滑操作可以减少图像的噪声，相减或相加操作可以增强图像的边缘信息。
6. 均值锐化：该方法是通过先对原始图像进行均值滤波操作，然后将滤波后的图像与原始图像进行相减得到锐化后的图像。
均值滤波会模糊图像的细节信息，相减操作可以增强图像的边缘信息。
7. 锐化掩模：该方法是通过设计特定的锐化掩模来增强图像的边缘信息。
锐化掩模可以通过卷积操作实现，它将图像的像素值与周围像素值进行计算，从而增强边缘信息。
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拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子对图像锐化处理 《数字图像处理作业》
图像的锐化处理
---拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子性能研究对比
完成日期：2012年10月6日
一、算法介绍 1.1图像锐化的概念 在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。 为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。 考察正弦函数，它的微分。微分后频率不变，幅度上升2πa倍。空间频率愈高，幅度增加就愈大。这表明微分是可以加强高频成分的，从而使图像轮廓变清晰。最常用的微分方法是梯度法和拉普拉斯算子。但本文主要探究几种边缘检测算子，Laplace、Prewitt、Sobel算子以下具体介绍。 图像边缘检测：边缘检测是检测图像局部显著变化的最基本运算，梯度是函数变化的一种度量。图像灰度值的显著变化可用梯度的离散逼近函数来检测，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。边缘检测可分为两大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。 1.2拉普拉斯算子 拉式算子是一个刻画图像灰度的二阶商算子，它是点、线、边界提取算子，亦称为边界提取算子。通常图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型。扩散效应是成像过程中经常发生的现象。 拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义 （1）
为了更适合于数字图像处理，将拉式算子表示为离散形式： （2） 另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，如下图(1)所示，为离散拉普拉斯算子的模板，图(2)表示其扩展模板。
图(1) 图(2) 从模板形式容易看出，如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点，那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域，所以拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用。一般增强技术对于陡峭的边缘和缓慢变化的边缘很难确定其边缘线的位置。但此算子却可用二次微分正峰和负峰之间的过零点来确定，对孤立点或端点更为敏感，因此特别适用于以突出图像中的孤立点、孤立线或线端点为目的的场合。同梯度算子一样，拉普拉斯算子也会增强图像中的噪声，有时用拉普拉斯算子进行边缘检测时，可将图像先进行平滑处理。 1.3 Prewitt算子（平均差分法） 因为平均能减少或消除噪声，Prewitt梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。水平和垂直梯度模板分别为： 利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，就可得到平均差分法的检测结果。 1.4 Sobel算子 （加权平均差分法）
Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。实际使用中，常用如下两个模板来检测图像边缘。 -1 0 1
-2 0 2 -1 0 1 图3 Sobel算子 单独使用Sobel算子做边缘检测，边缘定位精度不高，有时还可能对非边缘像素的响应大于某些边缘处的响应或者响应差别不是很大，造成漏检或误检，但是它对噪声具有较好的鲁棒性。 Prewitt算子和Sobel算子提取边缘的结果差不多。在提取边缘的同时它对噪声具有平滑作用，能够抑制一定的噪声。由于Prewitt边缘检测算子是通过八个方向模板对图像进行卷积运算，因此运算量比较大。 二、程序代码 2.1拉普拉斯算子程序代码： （1）I=imread('tire.tif');
subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); I=double(I); H=[0 -1 0 -1 5 -1 0 -1 0]; J=conv2(I,H,'same'); subplot(1,2,2); imshow(J,[]); title('拉普拉斯算子增强图像'); （2） I=imread('D:\照片\图片11.jpg');
[H,W]=size(I); M=double(I); J=M; for i=2:H-1 for j=2:W-1 J(i,j)=4*M(i,j)-[M(i+1,j)+M(i-1,j)+M(i,j+1)+M(i,j-1)]; end; end; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('锐化处理后的图');
2.2 Prewitt算子（平均差分法） [I,map]=imread('D:\图片\摄影作品\2.jpg '); [H,W]=size(I); M=double(I); J=M;
1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 for i=2:H-1
for j=2:W-1 J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+M(i,j+1)-M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M(i+1,j-1)-M(i-1,j-1)+M(i+1,j)-M(i-1,j)+M(i+1,j+1)-M(i-1,j+1)); end; end; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Prewitt处理后');
2.3 Sobel算子 [I,map]=imread('D:\图片\摄影作品\伤感.jpg '); [H,W]=size(I); M=double(I); J=M; for i=2:H-1 for j=2:W-1 J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+2*M(i,j+1)-2*M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M(i-1,j-1)-M(i+1,j-1)+2*M(i-1,j)-2*M(i+1,j)+M(i-1,j+1)-M(i+1,j+1));
end; end; subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Sobel 处理后'); 三、图片处理结果 1、拉普拉斯算子处理： （1）车轮图片拉式处理结果：
（2）本人照片拉氏处理：
2. Prewitt算子锐化结果： 3.Sobel算子锐化结果： 三、性能研究与结论 laplace算子是与方向无光的各向同性边缘检测算子,若只关心边缘点的位置而不顾其周围的实际灰度差时,一般选择该算子进行检测.特点:各向同性,线性和位移是不变的,对线性和孤立点检测效果好,但边缘方向信息丢失,常产生双像素的边缘,对噪声有双倍的加强作用。
prewitt算子为在检测边缘的同时减少噪声的影响，从加大边缘检测算子的模板大小出发，由2*2扩大到3*3来计算差分算子，采用prewitt算子能检测到边缘点，还可以抑制噪声。
sobel算子在prewitt算子基础上能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。梯度算子和laplacian算子都对噪声敏感，因此一般用它们检测边缘前要先对图像进行平滑。 四、个人总结 通过本次作业的学习与完成实践过程，我了解到了之前听老师课堂上讲的一阶二阶微分算子，但是具体包括哪些也不是很清楚，在完成本次作业过程中了解到一阶微分算子也就是梯度算子，它包括本次论文我用到的prewitt算子和sobel算子。二阶微分算子呢，也就是拉普拉斯算子，通过么MATLAB软件的读图像以及对图像的处理，主要利用matlab程序的编写及验证看最终图像呈现的效果，进而对比得出它们各自性能的研究对比。 经过拉普拉斯算子的处理，图像模糊近乎成虚像的形式，边缘信息大量丢失；Prewitt算子将图像边缘拉大，近乎失真；sobel算子处理后也只是轮廓，相比Prewitt算子图像边缘稍微加宽。