环境：Windows10专业版 + IDEA2021.2.3 + jdk11.0.1 + OpenCV-460.jar

系列文章：

（一）Python+GDAL实现BSQ，BIP，BIL格式的相互转换

（二）BSQ,BIL,BIP存储格式的相互转换算法

（三）单波段图像的伪彩色合成：密度分割（含介绍OpenCV中的Mat类）

（四）图像的%2线性拉伸

（五）图像的标准假彩色合成

（六）图像的直方图均衡化

（七）图像的均值滤波

（八）图像的中值滤波

（九）图像的高斯低通滤波

（十）图像的梯度倒数加权平滑

（十一）图像的罗伯特梯度锐化

（十二）图像的Sobel梯度锐化

（十三）图像的拉普拉斯梯度锐化

目录

一、罗伯特梯度锐化简介 

二、算法流程

三、代码实现

四、实验结果

1、读入的图像

2、经过罗伯特梯度处理后的图像

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一、罗伯特梯度锐化简介 

图像的罗伯特梯度锐化是一种基于梯度的图像处理方法，主要用于增强图像的边缘和细节。

罗伯特梯度锐化方法主要包括以下几个步骤：

1、噪声减少：在进行锐化处理之前，通常需要先对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。这是通过使用高斯滤波器或其他平滑技术来实现的。

2、边缘检测：罗伯特梯度锐化是通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度大小和方向来检测边缘的。罗伯特算子利用交叉微分来计算像素点处的梯度强度和方向。

3、梯度计算：罗伯特交叉算子定义为两个模板，一个用于水平方向的边缘检测，另一个用于垂直方向。通过这两个模板的应用，可以计算出图像的梯度图像。

4、图像锐化：根据计算出的梯度信息，可以增强图像的边缘和细节，从而使模糊的图像变得更加清晰。

5、注意信噪比：在进行图像锐化时，需要注意处理的图像必须有较高的信噪比，否则锐化过程可能会放大噪声，影响图像质量。

6、边缘提取：除了锐化，罗伯特算子也常用于图像的边缘提取，这有助于进一步分析图像内容。

罗伯特梯度锐化是一种有效的图像处理技术，它通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度，适用于各种需要改善图像质量的应用场景。

二、算法流程

（以单波段灰度图像为例） 

1、利用OpenCV读入图像，将像素存储在数组里

2、用方向1模板计算后取绝对值再加上方向2模板计算后取绝对值

3、将经过罗伯特梯度处理后的像素值存入数组合成图像并存储

三、代码实现

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

/**
 * @Author: HNUST_jue_chen
 * @Date: 2022/11/03/ 21:23
 * @Attention: 转载, 引用请注明出处
 */

public class RobertGradient {
    //加载本地动态链接库
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    //罗伯特梯度锐化
    public Mat robertSharping(String path) {
        //使用Mat类存储图像信息
        Mat mat = Imgcodecs.imread(path);
        //图像的大小
        int rows = mat.rows();
        int cols = mat.cols();

        //获得原图像像素数组
        int[][] mat_arr = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                mat_arr[i][j] = (int) mat.get(i, j)[0];
            }
        }

        //用2×2窗口进行滤波
        int[][] mat_arr_robertSharp = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                //处理非最后一行和非最后一列的像素
                if (i != rows - 1 && j != cols - 1) {
                    //中心像素的2×2窗口
                    int[][] temp = new int[2][2];
                    temp[0][0] = mat_arr[i][j];
                    temp[0][1] = mat_arr[i][j + 1];
                    temp[1][0] = mat_arr[i + 1][j];
                    temp[1][1] = mat_arr[i + 1][j + 1];
                    mat_arr_robertSharp[i][j] = Math.abs(temp[0][0] - temp[1][1])
                                                + Math.abs(temp[0][1] - temp[1][0]);
                } else {    //处理最后一行和最后一列的像素
                    mat_arr_robertSharp[i][j] = mat_arr[i][j];
                }
            }
        }

        //合成图像
        Mat mat_robertSharp = new Mat(rows, cols, CvType.CV_32SC1);
        //将像素放入图像
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            //一次放入一行像素值
            mat_robertSharp.put(i, 0, mat_arr_robertSharp[i]);
        }

        return mat_robertSharp;

    }

    public static void main(String[] args) {
        RobertGradient rg = new RobertGradient();
        Mat mat = rg.robertSharping("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray.png");
        //将经过罗伯特梯度锐化后的图像写入文件
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray_rg.png", mat);
    }
}

四、实验结果

1、读入的图像

2、经过罗伯特梯度处理后的图像