The Sobel operator, sometimes calle

The Sobel operator, sometimes called the Sobel–Feldman operator or Sobel filter, is used in image processing and computer vision, particularly within edge detection algorithms where it creates an image emphasising edges. It is named after Irwin Sobel and Gary Feldman, colleagues at the Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL). It was co-developed with Gary Feldman at SAIL. Sobel and Feldman presented the idea of an "Isotropic 3x3 Image Gradient Operator" at a talk at SAIL in 1968. [1] Technically, it is a discrete differentiation operator, computing an approximation of the gradient of the image intensity function. At each point in the image, the result of the Sobel–Feldman operator is either the corresponding gradient vector or the norm of this vector. The Sobel–Feldman operator is based on convolving the image with a small, separable, and integer-valued filter in the horizontal and vertical directions and is therefore relatively inexpensive in terms of computations. On the other hand, the gradient approximation that it produces is relatively crude, in particular for high-frequency variations in the image.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้ประกอบการ Sobel บางครั้งเรียกว่าผู้ประกอบการ Sobel – เฟลด์แมนหรือกรอง Sobel ใช้ในรูปการประมวลผลและคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการที่จะสร้างภาพที่เน้นขอบอัลกอริทึมการตรวจจับขอบ มันเป็นชื่อหลังจาก Sobel เชอร์และ Gary เฟลด์แมน เพื่อนร่วมงานที่ห้องปฏิบัติการประดิษฐ์สแตนฟอร์ด (เรือ) พัฒนาร่วมกับ Gary เฟลด์แมนที่แล่นเรือได้ Sobel และเฟลด์แมนนำเสนอความคิดของการ "Isotropic 3 x 3 ภาพไล่ระดับผู้ประกอบการ" ที่พูดคุยที่แล่นเรือในปี 1968 [1] เทคนิค ก็แยกความแตกต่างของผู้ประกอบการ คำนวณการประมาณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันความเข้มของรูปภาพ ในแต่ละจุดในภาพ ผลของ Sobel – เฟลด์แมนผู้เป็นเวกเตอร์การไล่ระดับสีสอดคล้องกันหรือบรรทัดฐานของเวกเตอร์นี้ ผู้ประกอบการ Sobel – เฟลด์แมนอิง convolving รูปกับตัวเล็ก separable และ ค่าจำนวนเต็มในแนวนอน และแนวตั้ง นั้นจึงแพงในแง่ของการประมวลผล บนมืออื่น ๆ ประมาณไล่ระดับสีที่ผลิตได้ค่อนข้างดิบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเปลี่ยนแปลงความถี่สูงในภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผู้ประกอบการโชเบลบางครั้งเรียกว่าผู้ประกอบการโชเบลเฟลด์แมน-หรือตัวกรองโชเบลที่ใช้ในการประมวลผลภาพและคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เฉพาะอย่างยิ่งในขั้นตอนวิธีการตรวจหาขอบที่จะสร้างภาพที่เน้นขอบ มันเป็นชื่อเออร์วินโชเบลและแกรี่เฟลด์แมนผู้ร่วมงานที่สแตนฟอห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ (เรือ) มันได้รับการพัฒนาร่วมกับแกรี่เฟลด์แมนที่เรือ โชเบลเฟลด์แมนและนำเสนอความคิดของ "Isotropic 3x3 ภาพไล่โทนสีผู้ประกอบการ" ที่พูดคุยในเรือในปี 1968 [1] เทคนิคก็เป็นผู้ประกอบการความแตกต่างโดยสิ้นเชิงคอมพิวเตอร์ประมาณของการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่นภาพความรุนแรง ที่จุดในภาพแต่ละผลของผู้ประกอบการโชเบล-เฟลด์แมนเป็นทั้งเวกเตอร์ไล่ระดับสีที่สอดคล้องกันหรือบรรทัดฐานของเวกเตอร์นี้ ผู้ประกอบการโชเบล-เฟลด์แมนจะขึ้นอยู่กับ convolving ภาพที่มีขนาดเล็กที่แยกกันไม่ออกและจำนวนเต็มมูลค่ากรองในแนวนอนและแนวตั้งและดังนั้นจึงค่อนข้างแพงในแง่ของการคำนวณ บนมืออื่น ๆ ที่ใกล้เคียงกับการไล่ระดับสีที่มันผลิตค่อนข้างดิบโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับรูปแบบความถี่สูงในภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การลิงค์ ) บางครั้งเรียกว่า โซเบล –ผู้ประกอบการหรือหลังกรอง โซเบล ถูกใช้ในการประมวลผลภาพและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในขั้นตอนวิธีการตรวจหาขอบภาพที่สร้างโดยขอบ มันเป็นชื่อหลังจากที่วิน โซเบล และ แกรี่ เฟลด์แมน , เพื่อนร่วมงานที่ Stanford ปัญญาประดิษฐ์ห้องปฏิบัติการ ( เรือใบ ) มันคือ CO พัฒนากับแกรี่ เฟลด์แมนที่แล่นเรือ ลิงค์ และ เฟลด์แมนเสนอแนวคิดของ " แบบ 3x3 ภาพไล่ระดับผู้ประกอบการ " ที่พูดที่แล่นใน 1968 [ 1 ] มันเป็นผู้ควบคุมการไม่ต่อเนื่อง การคำนวณค่าประมาณของไล่ระดับความเข้มของภาพ ฟังก์ชัน ที่แต่ละจุดในรูป ผลของลิงค์และผู้ประกอบการทั้งหลังที่ไล่ระดับสีเวกเตอร์หรือบรรทัดฐานของเวกเตอร์นี้ ผู้ประกอบการลิงค์–ผลจะขึ้นอยู่กับ convolving ภาพที่มีขนาดเล็ก แยกกันไม่ออก และเต็มมูลค่า กรองในทิศทางแนวนอนและแนวตั้งและดังนั้นจึงค่อนข้างแพงในแง่ของการคำนวณ . บนมืออื่น ๆ , การไล่ระดับสีประมาณที่ผลิตค่อนข้างดิบ โดยเฉพาะสำหรับความถี่สูงแบบในรูป