Abstract-Edge upptäckt är den viktiga uppgiften i digital bildbehandling. Det gör bildsegmenteringen och mönsterigenkänningen mer komfort. Det hjälper också till att upptäcka föremål. Det finns många kantdetektorer tillgängliga för förbehandling i datorseende. Men Canny, Sobel, Laplacian av Gaussian (LoG), Roberts och Prewitt är mest tillämpade algoritmer. Detta papper jämför var och en av dessa operatörer genom att kontrollera Peak signal till Buller Ratio (PSNR) och Mean Squared Error (MSE) av resulterande bild. Den utvärderar prestandan för varje algoritm med Matlab och Java. Den uppsättning av fyra universellt standardiserade testbilder används för experimentet. PSNR och MSE resultat är numeriska värden, baserat på det, prestanda för identifierade algoritmer. Den tid som krävs för varje algoritm för att upptäcka kanter dokumenteras också. Efter experimentet fann Canny operatör att bland annat den bästa i kantdetektion noggrannhet.
REF Jämför operatörer som Canny, Sobel, Laplacian of Gaussian, Roberts och Prewitt genom att kontrollera Peak signal to Buller Ratio (PSNR) och Mean Squared Error (MSE) av resulterande bild.
Edge Detection Operators: Peak Signal to Noise Ratio Based Comparison
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Image, Graphics and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}