發布時間：2022-09-18 07:00:16 文章作者：學術小編 www.bear18.com
Roberts算子是一種最簡單的算子，利用局部差分算子尋找邊緣的算子。 采用對角線相鄰兩像素之差近似梯度幅值檢測邊緣。 。 檢測垂直邊緣的效果比斜向邊緣要好，定位精度高，對噪聲比較敏感，無法抑制噪聲的影響。 Roberts邊緣算子是一個2x2的模板，采用的是對角方向相鄰的兩個像素之差。 從圖像處理的實際效果來看，邊緣定位較準，對噪聲敏感。
在介紹完濾波的知識后，學習基本邊緣檢測算法是一件很輕松的事情，因為邊緣檢測本質上就是一種濾波算法，區別在于 濾波器的選擇 ，濾波的規則是完全一致的 為了更好理解邊緣檢測算子，我們引入 梯度 (gradient) 這一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一個概念，遍布 機器學習 、 深度學習 領域，學過微積分的同學應該知道一維函數的一階微分基本定義為：
2013 屆畢業設計（論文） 傳統邊緣檢測方法及理論基礎2.1 數字圖像邊緣檢測的現狀與發展 在數字圖像處理中，邊緣特征是圖像的重要特征之一，是圖像處理、模式識別和計 算機視覺的重要組成部分之一，圖像邊緣檢測的結果直接影響進一步圖像處理、模式識 別的效果。 近幾十年來，圖像邊緣檢測技術成為數字圖像處理技術重要研究課題之一，隨著科 學技術的發展，研究人員提出了很多圖像邊緣檢測方法及邊緣檢測效果的評價方法，并 且將這些邊緣檢測技術應用于計算機視覺和模式識別工程領域，使得邊緣檢測技術的應 用范圍越來越廣，圖像的邊緣一般是圖像的灰度或者顏色發生劇烈變化的地方，而這些 變化往往是由物體的結構和紋理，外界的光照和物體的表面對光的反射造成的。
Roberts算子 又稱為交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通過局部差分計算檢測邊緣線條。. 常用來處理具有陡峭的低噪聲圖像，當圖像邊緣接近于正45度或負45度時，該算法處理效果更理想。. 其缺點是對邊緣的定位不太準確，提取的邊緣線條較粗。. Roberts算子的 模板 分為水平方向和垂直方向，如下式所示，從其模板可以看出，Roberts算子能較好的增強正負45度的圖像邊緣。. 例如，下面給出 Roberts算子 的 模板 ，在 像素點P5處 和 方向上的梯度大小 和 分別計算為：.
