Sobel算子的数学基础

发布时间 2024-01-03 11:17:16作者: fwillra

更准确的说法应该叫,即数值分析中的1-范数、2-范数、无穷范数。下面仅以二维空间中的两点为例。

 

L1距离,曼哈顿距离(Manhattan distance)也称D4距离、城市街区距离(Cityblock distance)、出租车距离(Taxicab distance)、直线式距离(Rectilinear distance)或蛇形距离(Snake distance)

 
L2距离,欧式距离(Euclidean distance)

 

L-Inf距离,切比雪夫距离(Chebyshev distance)也称D8距离、棋盘距离(Chessboard distance)

 

彭真明老师在Sobel算子的数学基础中阐述

Sobel算子考虑了水平、垂直和2个对角共计4个方向对的梯度加权求和,是一个3×3各向异性的梯度算子。

Sobel算子具有严格的数学基础,主要关键点在于:

1)笛卡尔网格(Cartesian grid);

2)前向差分(Forward-difference);

3)距离反比的4方向对梯度加权;

4)城市距离(City-block distance)。

 

大熊背在Sobel边缘检测算子数学原理再学习中认为

更正确的表述为:

1)笛卡尔网格(Cartesian grid);

2)中心差分(Central-difference);

3)由导数和对应的单位向量所定义的方向导数所构成的正交向量求和;

4)欧式距离(Euclidean distance)。


 

 

 

 


 


 参考文献

【1】Expansion and Implementation of a 3x3 Sobel and Prewitt Edge Detection Filter to a 5x5 Dimension Filter

【2】An Isotropic 3x3 Image Gradient Operator

【3】Sobel算子的数学基础

【4】Sobel边缘检测算子数学原理再学习