Prewitt運算元

Prewitt運算元是一種一階微分運算元的邊緣檢測，利用像素點上下、左右鄰點的灰度差，在邊緣處達到極值檢測邊緣，去掉部分偽邊緣，對噪聲具有平滑作用 。其原理是在圖像空間利用兩個方向模板與圖像進行鄰域卷積來完成的，這兩個方向模板一個檢測水平邊緣，一個檢測垂直邊緣。

基本介紹

• 中文名：Prewitt運算元
• 類型：一階微分運算元的邊緣檢測
• 利用：像素點上下
• 目的：達到極值檢測邊緣

對數字圖像f(x，y)，Prewitt運算元的定義如下：

G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|

G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|

則 P(i,j)=max[G(i),G(j)]或 P(i,j)=G(i)+G(j)

經典Prewitt運算元認為：凡灰度新值大於或等於閾值的像素點都是邊緣點。即選擇適當的閾值T，若P(i,j)≥T，則(i,j)為邊緣點，P(i,j)為邊緣圖像。這種判定是欠合理的，會造成邊緣點的誤判，因為許多噪聲點的灰度值也很大，而且對於幅值較小的邊緣點，其邊緣反而丟失了。