索伯算子
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索伯算子(Sobel operator)是圖像處理中的算子之一,有時又稱為索伯-費爾德曼算子或索伯濾波器,在影像處理及電腦視覺領域中常被用來做邊緣檢測。索伯算子最早是由美國計算機科學家艾爾文·索伯及蓋瑞·費爾德曼(Gary Feldman)於1968年在史丹佛大學的人工智慧實驗室(SAIL)所提出,因此為了表揚他們的貢獻,而用他們的名字命名。在技術上,它是一離散性差分算子,用來運算圖像亮度函數的梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子,索伯算子的運算將會產生對應的梯度向量或是其範數。概念上,索伯算子就是一個小且是整數的濾波器對整張影像在水平及垂直方向上做捲積,因此它所需的運算資源相對較少,另一方面,對於影像中的頻率變化較高的地方,它所得的梯度之近似值也比較粗糙。