Roberts算子         Roberts算子是一种用于边缘检测的算子，主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一，以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。 原理             Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核（也称为掩模或滤波器）来计算图像在水平和垂直

1、前言 边缘检测： 图像边缘检测是指在图像中寻找灰度、颜色、纹理等变化比较剧烈的区域，它们可能代表着物体之间的边界或物体内部的特征。边缘检测是图像处理中的一项基本操作，可以用于人脸识别、物体识别、图像分割等多个领域。 边缘检测实质上是计算当前点和周围点灰度的差别。 图像边缘检测流程主要分为以下几个步骤： （1）读取待处理图像； （1）图像滤波，例如使用高斯滤波器，平滑图像，去除噪声； （2

在本文开始之前，我们先了解一下算子的概念。 算子英语是 Operator，它是一个函数空间到函数空间上的映射 O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间。 函数是从数到数的映射。 泛函是从函数到数的映射。 算子是从函数到函数的映射。 算子不等同于函数，也不等同于算法。算法是更为广泛的概念，它包含了算子。 Part11. Roberts 算子 我们知道用 L1 范数来近似梯度的幅度： 其中，

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将深入探讨边缘检测中的一个经典算法，即Roberts算子卷积。我们将介绍该算法的基本原理，并演示如何在Google Earth Engine中应用Roberts算子进行图像卷积操作。并以试验区NDVI为例子，研究区真彩色影像、NDVI图像以及卷积结果如下所示， 文章目录 一、Roberts算子卷积二、完整代码三、代码链接 一、

劳伦斯·吉尔曼·罗伯茨(Lawrence Gilman Roberts)，首位设计和管理第一个分组网络 ARPANET 的互联网先驱，于12月26日在他位于加利福尼亚州雷德伍德城的家中逝世，享年81岁。 据他的儿子帕夏透露，父亲的死亡原因是心脏病发作。作为五角大楼高级研究计划局(ARPA)的主管，罗伯茨设计了大部分 ARPANET 的架构并在1969年监督其实施。 罗伯茨出生于1937年1