%%----sobel算子邊緣檢測分割-------
clc
clear;

Im=imread（‘catdog.jpg‘）;?%讀取原圖像
grayImg=mat2gray（Im）;?%實現圖像矩陣的歸一化操作
[mn]=size（grayImg）;
newGrayImg=grayImg;???%為保留圖像的邊緣一個像素
robertsNum=0;?????????%經Roberts算子計算得到的每個像素的值初始值為0
robertThreshold=0.2;??%設定閾值

?%進行邊界提取
for?j=1:m-1
????for?k=1:n-1
????????robertsNum?=?abs（grayImg（jk）-grayImg（j+1k+1））?+?abs（grayImg（j+1k）-grayImg（jk+1））;
????????if（robertsNum?>?robertThreshold）
????????????newGrayImg（jk）=255;
????????else
????????????newGrayImg（jk）=0;
????????end
????end
end

%結果輸出與保存
figureimshow（newGrayImg）;
title（‘Roberts算子的處理結果‘）;?
imwrite（newGrayImg‘result\Roberts.jpg‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件??????26332??2018-12-13?14:42??Roberts\catdog.jpg

?????文件??????29723??2018-12-25?15:06??Roberts\result\Roberts.jpg

?????文件????????728??2018-12-25?15:06??Roberts\Roberts.m

?????目錄??????????0??2018-12-25?15:33??Roberts\result

?????目錄??????????0??2018-12-25?15:33??Roberts

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????56783????????????????????5