由于梯度算子和拉普拉斯算子都对噪声敏感，因此一般在用它们检测边缘前要先对图像进行什么操作？
A: 锐化
B: 平滑
C: 压缩
A: 锐化
B: 平滑
C: 压缩
举一反三
- 几种边缘检测算子的优缺点描述错误的是（ ）。 A: Canny算子对图像边缘不敏感 B: Sobel算子，对图像进行加权平滑处理，所以有一定抑制噪声的能力 C: Prewitt算子，对图像进行加权平滑处理，所以有一定抑制噪声的能力 D: Roberts算子：边缘定位精度高，但容易丢失一部分边缘
- 几种边缘检测算子的优缺点描述正确的是（ ）。 A: Sobel算子和Prewitt算子，对图像进行加权平滑处理，所以有一定抑制噪声的能力 B: Log算子，改善抑制噪声的能力 C: 拉普拉斯算子，对图像中的阶跃型边缘点定位准确，使噪声成分得到加强 D: Roberts算子：边缘定位精度高，但容易丢失一部分边缘 E: Canny算子具有较强噪声的能力
- 下列图像边缘增强算子中对噪声最敏感的是( <br/>) A: 梯度算子 B: Laplace算子 C: Roberts算子 D: Sobel算子
- Sobel算子和Robert算子都是常见的边缘检测算子。下列关于这两个边缘检测算子的说法中正确的有（ ）。 A: B: Sobel算子检测垂直边缘的效果好于斜向边缘 C: Sobel算子、Robert算子都属于基于图像灰度的一阶导数边缘检测算子 D: Robert算子定位精度高，但对噪声敏感
- 梯度法和拉普拉斯算子检测边缘的异同点是什么？