Matlab关于图像边缘提取，用Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子，加QQ详谈 急用！！

4.2.1 Roberts算法原理

Roberts算子是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。

4.2.2 算法流程

Roberts算子在2×2领域上计算对角导数

（4-1）

成为Roberts交叉算子。在实际应用中为了简化计算，用梯度函数的Roberts绝对值来近似

（4-2）另外还可以用Roberts 最大算子来计算

（4-3）

上式能够提供较好的不变性边缘取向。对于同等长度但取向不同的边缘，应用Roberts最大值算子比应用Roberts交叉算子所得到的合成幅度变化小。Roberts边缘检测算子的卷积算子为

Roberts 边缘算子方向模版

由上面两个卷积算子对图像运算后，代入（3-7）式，可求得图像的梯度幅度值，然后选取门限TH，做如下判断>TH，为阶跃状边缘点为一个二值图像，也就是图像的边缘图像。4.4.1 Prewitt 算法原理

Prewitt边缘算子是一种边缘样板算子。Prewitt 从加大边缘检测算子的模板大小出发，由2×2 扩大到3×3 来计算差分算子，采用Prewitt 算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声的影响。
Prewitt 采用计算偏微分估计的方法，由式（4-9）所示的两个卷积算子形成了Prewitt边缘算子，样板算子由理想的边缘子图像构成，依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的样板给出最大值，用这个最大值作为算子的输出

（4-9）

另一种方法是，可以将Prewitt算子扩展到八个方向，每个模版对特定的边缘方向做出最大响应，所有8个方向中最大值作为边缘幅度图像的输出，这些算子样板由离线的边缘子图像构成。依次用边缘样板去检测图像，与被检测区域最为相似的的样板给出最大值。定义Prewitt 边缘检测的算子模版如下：

（1）1方向 （2）2方向 （3）3方向 （4）4方

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I=imread('tig.jpg'); %读取图像
I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度
I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图
[thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2);
I3=wdencmp('gbl',I2,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %小波除噪
I4=medfilt2(I3,[9 9]); %中值滤波
I5=imresize(I4,0.2,'bicubic'); %图像大小
BW1=edge(I5,'sobel'); %sobel图像边缘提取
BW2=edge(I5,'roberts'); %roberts图像边缘提取
BW3=edge(I5,'prewitt'); %prewitt图像边缘提取
BW4=edge(I5,'log'); %log图像边缘提取
BW5=edge(I5,'canny'); %canny图像边缘提取
h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波
BW6=edge(I5,'zerocross',[ ],h); %zerocross图像边缘提取
figure;
subplot(1,3,1); %图划分为一行三幅图，第一幅图
imshow(I2); %绘图
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(BW1);
title('Sobel算子');
subplot(1,3,2);
imshow(BW2);
title('Roberts算子');
subplot(1,3,3);
imshow(BW3);
title('Prewitt算子');
在读图片的时候自己改下片名。