例如,在Sobel运算符中,Sobel内核,
Gx = [-1 0 +1;
-2 0 +2;
-1 0 +1];
Gy = [+1 +2 +1;
0 0 0;
-1 -2 -1];
为什么总和为零?有什么具体的原因吗?
如果权重之和不为零,则会发现图像中完全均匀的区域具有非零梯度。这与梯度的定义相反。
边缘内核是高通滤波器。低频应被抑制,高频应通过此类滤波器。边缘是图像中具有高信号变化(灰度值)和高频率的部分。
如果你在频域中设计这样一个滤波器,它在低频时会有零,在高频时会有更大的值。当将其转换为空间域(以获得如您所描述的内核)时,这将始终产生一个内核,其中总和为零。