roberts算子计算边缘检查-robert算子边缘检测
今天给大家分享roberts算子计算边缘检查，其中也会对robert算子边缘检测的内容是什么进行解释。
文章信息一览：
图像边缘检测:Canny算子、Prewitt算子和sobel算子
1、边缘是图像中的重要的结构性特征，边缘往往存在于目标和背景之间，不同的区域之间，因此它可以作为图像分割的重要依据。在边缘检测中，它提取的是图像中不连续部分的特征，将闭合的边缘提取出来便可以作为一个区域。
2、边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。
3、常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Marr-Hidreth边缘检测以及canny算子等。利用梯度进行边缘检测Roberts算子***用对角线方向相邻两像素之差近似的梯度幅值来检测边缘。该算子定位较准确，但对噪声比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。
4、Prewitt是一种图像边缘检测的微分算子，其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。由于Prewitt算子***用3 3模板对区域内的像素值进行计算，而Robert算子的模板为2 2，故Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。
5、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子。算子法包含五种方法分别是：算Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子。每一种算子都有各自的特点和适用场景，需要根据实际需求进行选择和应用。算子法是一种图像处理方法，常用于特征提取和模式识别中。
6、canny 最好。但是容易把噪点误判为边界。sobel prewitt log 效果差不多。prewitt比sobel 去噪效果好。roberts马马虎虎。适合什么图片那得看图片的噪点情况，一般canny 算子是最好的。
什么是边缘检测
1、两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这个特点，对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。以下是一段函数是关于边缘检测的一些算法，希望对你有帮助。
2、边缘检验。中文名称：边缘检验 定义：将系统的工作环境置于允许范围的边缘状况下工作，借此发现某些将失效部件的检验方法。
3、这个还是比较好区分的。首先说边缘检测，边缘检测是通过图像的梯度变化将图像中梯度变化明显的地方检测出来，针对的是边缘信息。
4、边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。轮廓提取是提取出想要得到的轮廓 轮廓可能是边缘的一部分。
5、canny是一种非常流行的边缘检测算法。Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。本文主要讲解了Canny算子的原理及实现过程。通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。
Matlab边缘检测问题
这主要是为了便于处理，毕***色图像就要分析3组原色的梯度，而灰度图像只要1组。
从提示看，脚本中定义函数，不允许。但从你贴上来程序看，又没有定义函数，可能你只***了部分程序，不是完整程序。
可以使用bwboundaries提取边缘节点曲线，然后用样条函数进行曲线拟合插值。
不是必须使用matlab自己的图片。你要把你想处理的图片加入matlab路径中 并且有个问题是，第一句后加入一句 I=rgb2gray（I）；比较保险。
f=imread（025jpg）； g=edge（f，Sobel）； figure，imshow（g）上面是自动阈值的，如果要取特定阈值，可以这样：g=edge（f，Sobel，0.075）；剩下的几个算法是把Sobel改为prewitt，roberts，rob，log，Marr，Canny。
Matlab上有CANNY算子的库函数啊，直接调用就行了。我这有VC++的边缘检测算法，很长的。稍微改一下就可以用在Matlab上。
基于matlab边缘提取的几种方法的比较
另一种方法是，可以将Prewitt算子扩展到八个方向，每个模版对特定的边缘方向做出最大响应，所有8个方向中最大值作为边缘幅度图像的输出，这些算子样板由离线的边缘子图像构成。依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的的样板给出最大值。
用MATLAB处理图片除了提到的“灰度（转换）”去除噪声，如果就直接二值化得话，对于一副对比度不大的图片，是不容易清楚地区分的。可以试试灰度拉伸，灰度值均衡化，自适应阈值分割等图像增强的方法。
经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素的某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，称为微分算子法。
要将图像的外轮廓描边，可以使用图像处理的技术和算法。以下是一种常见的方法： 图像预处理：首先，对原始图像进行预处理，例如灰度化、二值化、平滑滤波等。这将有助于减少噪声并提取边缘。 边缘检测：使用边缘检测算法，例如Canny边缘检测、Sobel算子等，来找到图像中的边缘。
robert算子边缘是0吗
是。寻找图像中的边缘是为了找到变化非常强烈的相邻像素，例如从0-255或从255-0，因此边缘是0。数值微分可以求变化率，在图像上离散值求梯度，图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子，二阶拉普拉斯算子等等，是基于寻找梯度强度。
边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。
Prewitt是一种图像边缘检测的微分算子，其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。由于Prewitt算子***用3 3模板对区域内的像素值进行计算，而Robert算子的模板为2 2，故Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。
先用ACDsee将需处理的图片转换为.jpg格式，MATLAB支持对.jpg的直接操作。如果图片是彩图，注意把彩图转换为灰度图，用函数rgb2gray（）。可用函数edge（）提取轮廓。
由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。 图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。
prewitt算子是加权平均算子，对噪声有抑制作用，但是像素平均相当于对图像进行地同滤波，所以prewitt算子对边缘的定位不如robert算子。
关于roberts算子计算边缘检查，以及robert算子边缘检测的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
