实验步骤

1) 输入梯度图像。

2) 定义阈值并初始化为0。

3) 双重循环遍历输入梯度图像的每个像素：

a) 计算大小为5 × 5的滤波算子覆盖的像素范围。

b) 从输入的梯度图像中获取滤波算子覆盖的像素值。

c) 计算整体梯度图像像素的分位数并赋值给阈值。

d) 判断滤波算子中的像素值与阈值的关系：

如果滤波算子中大于阈值的像素数量大于等于滤波算子中总像素数量的1/2，则表明该算子可能处于图像边界区域，则将算子中心位置像素设为1。

如果滤波算子中小于等于阈值的像素数量大于等于滤波算子中总像素数量的1/2，则表明该算子可能处于图像平滑区域，则将算子中心位置像素设为0。

4) 输出处理后的图像。