roberts边缘检测matlab代码
时间: 2023-11-12 13:48:47 浏览: 31
以下是一个基于 Roberts 算子的边缘检测的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 灰度化
grayImg = rgb2gray(img);
% Roberts 算子
robertsX = [1 0; 0 -1];
robertsY = [0 1; -1 0];
% 对图像进行卷积
xConvImg = conv2(double(grayImg), robertsX, 'same');
yConvImg = conv2(double(grayImg), robertsY, 'same');
% 计算梯度幅值
gradImg = sqrt(xConvImg.^2 + yConvImg.^2);
% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(grayImg), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(gradImg), title('Roberts 算子边缘检测');
```
在这个示例中,我们首先读取了一张图像,然后将其转换为灰度图像。接下来,我们定义了 Roberts 算子的两个卷积核,然后对图像进行卷积。最后,我们计算了梯度幅值,并在两个子图中显示了原图和 Roberts 算子边缘检测的结果。
相关问题
Roberts边缘检测matlab代码
以下是Matlab中实现Roberts边缘检测的代码:
```matlab
function [Im_edge] = roberts_edge_detection(Im)
% Roberts边缘检测算法
Im = double(Im);
[row, col] = size(Im);
Im_edge = zeros(row, col);
% Roberts算子
R1=[1 0; 0 -1];
R2=[0 1; -1 0];
% Roberts边缘检测
for i=1:row-1
for j=1:col-1
temp1=sum(sum(R1.*Im(i:i+1,j:j+1)));
temp2=sum(sum(R2.*Im(i:i+1,j:j+1)));
Im_edge(i,j)=sqrt(temp1.^2+temp2.^2);
end
end
Im_edge = uint8(Im_edge);
end
```
使用方法:
```matlab
% 读取图像
Im = imread('test.jpg');
% 灰度化
Im_gray = rgb2gray(Im);
% Roberts边缘检测
Im_edge = roberts_edge_detection(Im_gray);
% 显示结果
imshow(Im_edge);
```
roberts边缘检测matlab
Robert算子是一种常用的边缘检测算法,它利用一组2×2的模板来检测像素点的边缘。在MATLAB中,可以使用以下代码来实现基于Robert算子的边缘检测:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像
% Robert算子
robert_x = [-1, 0; 0, 1];
robert_y = [0, -1; 1, 0];
% 求x、y方向梯度值并计算梯度幅值
grad_x = conv2(double(img), robert_x, 'same');
grad_y = conv2(double(img), robert_y, 'same');
grad = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);imshow(img);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(grad));title('Robert算子边缘检测');
```
在上述代码中,首先读入图像并转为灰度图像。然后定义了Robert算子的模板,通过conv2函数求x、y方向的梯度值,并计算梯度幅值。最后将原图和边缘检测结果显示出来。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)