Roberts算子，matlab代码实现

最新推荐文章于 2023-11-12 14:51:14 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-12 14:51:14 发布 · 1.1w 阅读

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#roberts #matlab #阈值分割

本文介绍了一种基于Roberts算子的边缘检测算法实现，通过调整阈值范围快速确定图像的最佳边缘效果，避免了繁琐的调试过程。代码中详细展示了如何读取图像，将其转换为灰度图，并应用Roberts算子进行边缘检测。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这段代码实现了Roberts算子的效果，笔者对其进行了加工，笔者认为这样可以快速的确定最合适的阈值范围，省去了很多的调试步骤！欢迎大家指正，谢谢大家！

clear;
img = imread('img2.jpg'); % 读取图像
img_gray = rgb2gray(img); % 转换成灰度图
[m,n] = size(img_gray); % 得到图像的大小
new_img_gray = img_gray; % 新建一个一样大的图像
pxValue = 0; % roberts计算所得到的像素值

% 对边界象素操作
for threshold_value=5:5:90
    for i=1:m-1
        for j=1:n-1
            pxValue = abs(img_gray(i,j)-img_gray(i+1,j+1))+...
            abs(img_gray(i+1,j)-img_gray(i,j+1));
            if(pxValue > threshold_value)
                new_img_gray(i,j) = 255;
            else
                new_img_gray(i,j) = 0;
            end
        end
    end
    subplot(3,6,threshold_value/5);
    imshow(new_img_gray);
    title(['thresholdvalue=',num2str(threshold_value)])
end
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