为啥在图像处理时,梯度算子在45度和135度方向用得更多呢?
实际上我是第一次听说罗伯特算子，我平时经常用和见到的是索贝尔（sobel）算子和拉普拉斯（laplace）算子。 【为啥在图像处理时,梯度算子在45度和135度方向用得更多呢?】 
罗伯特算子
索贝尔算子罗伯特算子似乎和索贝尔一样也是一阶微分算子，它的卷积核（2*2）比索贝尔（3*3）更小，计算效率更高。虽然罗伯特算子没考虑水平和垂直方向的梯度，但是索贝尔考虑的恰恰就是水平和垂直方向。但（以我的经验看）它没有索贝尔流行，原因大概是它不存在中心像素，而且抗噪性不好。因为它的卷积是用2*2的矩阵表示的，没有中心点，那么请问计算出来的梯度到底是哪个像素的？左边还是右边？索贝尔是3*3，有中心点，没这个问题。另外，索贝尔还有加权平均的效果，所以有一定程度的抗噪。
■网友
罗伯特算子是偶数尺寸模版，是交叉梯度算子（就是你说的45度，135度方向），偶数尺寸的模版比较难实现，因为没有对称中心。而用的较多的梯度算子是Soble算子，3*3模板有对称中心，其中中心系数使用权重为2的思想是通过突出中心点的作用，以达到平滑的目的。邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 Soble算子便于边缘提取，而其是用两个方向的模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘来实现。竟然Soble算子常用，那应该是水平和垂直方向用的多？M（x，y）约等于|-|+|-|
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