梯度算子边缘检测matlab

在MATLAB中，有几种常用的梯度算子可以进行图像边缘检测。其中，Roberts、Prewitt、Sobel、LOG和Canny算子是常用的方法。使用这些算子可以得到图像的边缘信息。

对于Roberts算子，可以使用edge函数进行边缘检测，门限值采用默认值。具体的代码如下：

I = imread('0.jpg');
I = rgb2gray(I);
BW1 = edge(I, 'roberts');
figure, imshow(BW1, []);

对于Prewitt算子和Sobel算子，同样可以使用edge函数进行边缘检测。具体代码如下：

I = imread('0.jpg');
I = rgb2gray(I);
BW2 = edge(I, 'prewitt');
BW3 = edge(I, 'sobel');
figure, imshow(BW2, []);
figure, imshow(BW3, []);

对于LOG算子和Canny算子，同样也可以使用edge函数进行边缘检测。具体代码如下：

I = imread('0.jpg');
I = rgb2gray(I);
BW4 = edge(I, 'log');
BW5 = edge(I, 'canny');
figure, imshow(BW4, []);
figure, imshow(BW5, []);

此外，在MATLAB和Octave中，还有直接计算图像梯度的方法。使用imgradientxy函数可以计算图像的x和y梯度。具体代码如下：

 = imread('0.jpg');
[gx, gy = imgradientxy(img, 'sobel');
imshow(gx);

您也可以使用imgradient函数分别计算图像的梯度幅值和方向，具体代码如下：

 = imread('0.jpg');
[gx, gy = imgradientxy(img, 'sobel');
imshow((gy + 4) / 8);

这样可以得到图像的y梯度信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab图像边缘检测--梯度算子--Roberts、Prewitt、Sobel、LOG、Canny算子边缘检测](https://blog.csdn.net/mr_muli/article/details/81454242)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [6.边缘检测：梯度——计算梯度Matlab实战_5](https://blog.csdn.net/sw3300255/article/details/82503400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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