选择合适的阈值，利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。

好的，针对您的问题，我来简单介绍一下常用的边缘检测算子以及如何选择合适的阈值对图像进行边缘检测。

1. Roberts算子

Roberts算子是一种利用差分来计算图像边缘的算法。它采用的是两个$2\times 2$的模板：

$$
\begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & -1
\end{bmatrix}
\text{和}
\begin{bmatrix}
0 & 1 \\
-1 & 0
\end{bmatrix}
$$

分别对图像进行卷积，得到图像的横向和纵向边缘响应。最后将两幅边缘响应的绝对值相加，即可得到图像的边缘响应。

2. Prewitt算子

Prewitt算子也是利用差分来计算图像边缘的算法。它采用的是两个$3\times 3$的模板：

$$
\begin{bmatrix}
-1 & 0 & 1 \\
-1 & 0 & 1 \\
-1 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\text{和}
\begin{bmatrix}
-1 & -1 & -1 \\
0 & 0 & 0 \\
1 & 1 & 1
\end{bmatrix}
$$

同样地，对图像进行卷积，得到图像的横向和纵向边缘响应。最后将两幅边缘响应的绝对值相加，即可得到图像的边缘响应。

3. Sobel算子

Sobel算子也是利用差分来计算图像边缘的算法。它采用的是两个$3\times 3$的模板：

$$
\begin{bmatrix}
-1 & 0 & 1 \\
-2 & 0 & 2 \\
-1 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\text{和}
\begin{bmatrix}
-1 & -2 & -1 \\
0 & 0 & 0 \\
1 & 2 & 1
\end{bmatrix}
$$

同样地，对图像进行卷积，得到图像的横向和纵向边缘响应。最后将两幅边缘响应的绝对值相加，即可得到图像的边缘响应。

4. LoG算子

LoG算子是一种利用高斯滤波器来平滑图像，并对平滑后的图像进行拉普拉斯计算的算法。它的核心思想是将图像中的边缘区域与非边缘区域分离开来。

5. Canny算子

Canny算子是一种将高斯滤波、非极大值抑制、双阈值检测等步骤结合起来的边缘检测算法。它能够有效地抑制噪声，提高边缘的检测率。

对于选择合适的阈值，一般有两种方法：

1. 手动选择阈值

手动选择阈值需要对图像进行观察和分析，根据图像的特点来选择合适的阈值。这种方法的优点是简单易行，缺点是需要对图像有一定的了解和经验。

2. 自动选择阈值

自动选择阈值需要利用一些算法来帮助选择合适的阈值。例如，可以利用Otsu算法、最大类间方差法等来自动选择阈值。这种方法的优点是不需要对图像有特别的了解和经验，缺点是可能会出现误检和漏检的情况。

综上所述，对于不同的边缘检测算子，选择合适的阈值的方法也略有不同。一般来说，手动选择阈值和自动选择阈值都可以得到比较好的边缘检测结果。