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摘要：图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。
本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算》，作者： eastmount 。
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由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷，文物图像时间久远，或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况，从而影响到图像识别工作的开展。这时需要开展图像锐化和边缘检测处理，加强原图像的高频部分，锐化突出图像的边缘细节，改善图像的对比度，使模糊的图像变得更清晰。
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。
该系列在github所有源代码：https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。
Roberts算子的模板分为水平方向和垂直方向，如公式（11.7）所示，从其模板可以看出，Roberts算子能较好的增强正负45度的图像边缘。
详细计算公式如下所示：（PS-下图参考自己的书和论文）
在Python中，Roberts算子主要通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算，其函数原型如下所示：
dst = filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]])
Python实现代码如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpyas np import matplotlib.pyplotas plt #读取图像 img= cv2.imread('lena.png') lenna_img= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #灰度化处理图像 grayImage= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Roberts算子 kernelx= np.array([[-1,0],[0,1]], dtype=int) kernely= np.array([[0,-1],[1,0]], dtype=int) x= cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernelx) y= cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernely) #转uint8 absX= cv2.convertScaleAbs(x) absY= cv2.convertScaleAbs(y) Roberts= cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0) #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示图形 titles= [u'原始图像', u'Roberts算子'] images= [lenna_img, Roberts] for i in xrange(2): plt.subplot(1,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()
