matlab图像边缘检测

1、对图像分别用罗伯特交叉算子、蒲瑞维特算子和索贝尔算子进行边缘检测，使用1范数和无穷范数计算各算子的输出值

clear;clc;
% 输入1、2、3选择不同算子，具体顺序如下
x = input('please input a number:');
% 待计算的图像像素
i = [3 1 3; 1 2 1; 3 1 3];
if x == 1
    % 创建罗伯特交叉算子
    a = [1 0; 0 -1]; 
    b = [0 1; -1 0]; 
    % 取待计算图像的右下角2维矩阵
    i = i([2 3],[2 3]);
elseif x == 2
    % 创建蒲瑞维特算子
    a = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
    b = [1 1 1; 0 0 0; -1 -1 -1];
elseif x == 3
    % 创建索贝尔算子
    a = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
    b = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];
end
% 待计算图像与索贝尔梯度算子点乘后对所有元素求和
gx = sum(sum(i .* a)); 
gy = sum(sum(i .* b)); 
% 输出算子结果,分别采用1范数和无穷范数
norm_1 = abs(gx) + abs(gy)
norm_wu =  max(abs(gx), abs(gy))

2、对图像用索贝尔梯度算子进行边缘检测，分别考虑为1，2和无穷范数，给出算子三种情况的输出值

clear;clc;
% 待计算的图像像素
i = [2 1 2; 2 3 3; 3 1 3];
% 创建索贝尔梯度算子
a = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
b = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];
% 待计算图像与索贝尔梯度算子点乘后对所有元素求和
gx = sum(sum(i .* a)); 
gy = sum(sum(i .* b)); 
% 输出算子结果
norm_1 = abs(gx) + abs(gy)
norm_2 = sqrt(gx.^2 + gy.^2)
norm_wu =  max(abs(gx), abs(gy))