发布时间：2022-09-18 07:00:16 文章作者：学术小编 www.bear18.com
Roberts算子是一种最简单的算子，利用局部差分算子寻找边缘的算子。 采用对角线相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。 。 检测垂直边缘的效果比斜向边缘要好，定位精度高，对噪声比较敏感，无法抑制噪声的影响。 Roberts边缘算子是一个2x2的模板，采用的是对角方向相邻的两个像素之差。 从图像处理的实际效果来看，边缘定位较准，对噪声敏感。
在介绍完滤波的知识后，学习基本边缘检测算法是一件很轻松的事情，因为边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于 滤波器的选择 ，滤波的规则是完全一致的 为了更好理解边缘检测算子，我们引入 梯度 (gradient) 这一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一个概念，遍布 机器学习 、 深度学习 领域，学过微积分的同学应该知道一维函数的一阶微分基本定义为：
2013 届毕业设计（论文） 传统边缘检测方法及理论基础2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 在数字图像处理中，边缘特征是图像的重要特征之一，是图像处理、模式识别和计 算机视觉的重要组成部分之一，图像边缘检测的结果直接影响进一步图像处理、模式识 别的效果。 近几十年来，图像边缘检测技术成为数字图像处理技术重要研究课题之一，随着科 学技术的发展，研究人员提出了很多图像边缘检测方法及边缘检测效果的评价方法，并 且将这些边缘检测技术应用于计算机视觉和模式识别工程领域，使得边缘检测技术的应 用范围越来越广，图像的边缘一般是图像的灰度或者颜色发生剧烈变化的地方，而这些 变化往往是由物体的结构和纹理，外界的光照和物体的表面对光的反射造成的。
Roberts算子 又称为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。. 常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。. 其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。. Roberts算子的 模板 分为水平方向和垂直方向，如下式所示，从其模板可以看出，Roberts算子能较好的增强正负45度的图像边缘。. 例如，下面给出 Roberts算子 的 模板 ，在 像素点P5处 和 方向上的梯度大小 和 分别计算为：.
