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简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？

题目
问答题
简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？
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第1题：

什么是Laplacian算子？它有哪些特征？


正确答案:Laplacian算子是线性二阶微分算子，即取某像素的上下左右四个相邻像素的值相加的和减去该像素的四倍，作为该像素新的灰度值。梯度运算检测了图像的空间灰度变化率，因此，图像上只要有灰度变化就有变化率。Laplacian算子检测的是变化率的变化率，是二阶微分。在图像上灰度均匀和变化均匀的部分，根据Laplacian算子计算出的值0。因此，它不检测均匀的灰度变化，产生的图像更加突出灰度值突变的部分。与梯度算子不同，拉普拉斯算子是各向同性的。拉普拉斯锐化效果容易受图像中的噪声的影响。因此，在实际应用中，经常先进行平滑滤波，然后才进行拉普拉斯锐化。考虑到各向同性的性质和平滑的特点，常选择高斯函数作为平滑滤波核（即先进行高斯低通滤波）。

第2题：

各种边缘检测算子利用的是什么边缘以及各自的特点，并比较效果。


正确答案: 梯度算子：阶跃状边缘，梯度算子经计算相邻像素的灰度差，对噪声敏感，无法抑制噪声的影响。
Laplacian算子：阶跃状边缘，各向同性、线性和位移不变的；对细线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，对噪声有双倍加强的作用。

第3题：

拉普拉斯算子主要用于()。

A.直接检测图像边缘

B.与罗伯特算子结合后检测图像边缘

C.已知边缘像素后确定该像素在图像的明区或暗区

D.检测图像中梯度的方向


参考答案：C

第4题：

为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像。几种常用的锐化算子包括（）。

  • A、罗伯特梯度
  • B、Sobel梯度
  • C、Laplacian算子
  • D、Prewitt梯度

正确答案:A,B,C,D

第5题：

图像微分算子（）用在边缘检测中。（填“能”或“不能”）


正确答案:能

第6题：

梯度算子可以（）。

  • A、检测阶梯状边缘
  • B、可以消除随机噪声
  • C、总产生双像素宽边缘
  • D、总需要两个模板

正确答案:A,D

第7题：

下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是（）。

  • A、梯度算子
  • B、Sobel算子
  • C、Roberts算子
  • D、Prewitt算子

正确答案:B

第8题：

梯度算子可以()。

A.检测阶梯状边缘

B.可以消除随机噪声

C.总产生双像素宽边缘

D.总需要两个模板


参考答案：AD

第9题：

（）是最优边缘检测算子。


正确答案:Canny边缘检测算子

第10题：

简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？


正确答案:（1）不同点：
梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为（梯度算子） （Laplacian算子）
梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。
（2）相同点：
都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。

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