Prewitt 算子（Prewitt operator）是一种用于图像处理/计算机视觉的离散微分算子，常用于边缘检测：通过与图像做卷积来近似计算灰度强度在 x、y 方向的梯度（或梯度幅值），从而突出亮度突变的位置（即“边缘”）。 (en.wikipedia.org)
/ˈpruːɪt ˈɑːpəˌreɪtər/（常见美式）
/ˈpruːɪt ˈɒpəreɪtə/（常见英式）
We used the Prewitt operator to detect edges in a grayscale image.
我们使用 Prewitt 算子在灰度图像中检测边缘。
Compared with the Sobel operator, the Prewitt operator is computationally simple, but its gradient estimate can be less accurate on noisy or high-frequency textures.
与 Sobel 算子相比，Prewitt 算子计算更简单，但在噪声较大或高频纹理区域，其梯度估计可能更粗糙、精度更低。 (en.wikipedia.org)
“Prewitt”来自提出/发展该方法的研究者 Judith M. S. Prewitt 的姓氏；相关内容可追溯到她在 1970 年发表的 Object Enhancement and Extraction（收录于 Academic Press 出版的论文集/书中）。因此该术语属于“以人名命名”的技术词汇。 (en.wikipedia.org)
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