我想在图像上使用高斯模糊作为使用sobel边缘检测滤波器的预处理步骤。
我之前已经在灰度图像上有效地实现了sobel和高斯模糊算子，但是，我从未试图在彩色图像上使用它们。
以前，我刚刚拍摄了像素数据的红色成分，因为RGB在灰度级中都是相同的。
我是否需要先将RGB图像转换为灰度图像？
如果没有，我如何为每个操作符使用内核的所有3个颜色通道？
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您可以单独对每个颜色通道应用线性滤镜。高斯模糊和Sobel算子是线性滤波器。通常，将三个通道分离为三个灰度值图像，并单独过滤它们，然后将三个结果组合成新的RGB图像。但是，如果您的软件允许在多通道图像上应用卷积，则您不需要手动执行此过程。
请注意，应用高斯模糊然后应用Sobel算子来确定渐变是次优的。最好使用高斯导数直接计算梯度。 Here is an old blog post of mine that describes Gaussian derivatives。简而言之，应用具有高斯导数的卷积（可以通过分析和样本确定）得到平滑图像的精确导数。请注意，高斯是可分离的（它的导数也是可分的），这意味着2D卷积可以作为两个1D卷积应用，从而节省了大量的计算。