本文介绍Roberts算子在边缘检测中的应用原理与方法。通过计算对角方向上相邻像素值之差来近似梯度值，并设定阈值筛选边缘点，最终形成清晰的边缘轮廓。
Roberts边缘检测算子
任意一对互相垂直方向上的差分可以看成求梯度的近似方法，罗伯特算子是利用这种原理，采用的对角方向相邻两像素值之差代替该梯度值，它在实际应用中可用如下公式表示:
g(x,y)={[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2}12
其中f(x,y)是输入图像,g(x;y)是输出图像。
再选取适当的门限阈值TH，如果g（x，y）里的某个像素点 大于此门限阈值TH，则将对应得像素点认为是阶跃边缘点。
这样就得到了边缘轮廓。
参考：《用Roberts算子进行边缘处理》
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