设有图题 5.1 所示的一幅图像，分别计算用罗伯特交叉算子、蒲瑞维特算子和索贝尔算子得到的梯度图（以1为范数）。99 91 2 6 30-|||-92 95 7 8 9-|||-75 65 50 6 3-|||-73 60 53 56 25-|||-55 80 74 55 55

首先，我们将给定的图像表示如下，其中每个数字代表一个像素值：

99 91  2  6 30

92 95  7  8  9

75 65 50  6  3

73 60 53 56 25

55 80 74 55 55

使用罗伯特交叉算子：

水平边缘检测卷积核：

1  0

0 -1

垂直边缘检测卷积核：

0  1

-1 0

首先，将每个卷积核分别应用于图像的每个像素点，然后计算水平和垂直梯度幅度。水平梯度（Gx）和垂直梯度（Gy）如下所示：

Gx = | (99*1 + 91*0 + 2*0 + 6*(-1) + 30*0)  (92*1 + 95*0 + 7*0 + 8*(-1) + 9*0) ... |

     | ...                                   ...                           ... |

     | ...                                   ...                           ... |

Gy = | (99*0 + 91*1 + 2*(-1) + 6*0 + 30*(-1))  (92*0 + 95*1 + 7*(-1) + 8*0 + 9*(-1)) ... |

     | ...                                   ...                           ... |

     | ...                                   ...                           ... |

然后，计算每个像素点的梯度幅度（G）：

G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)

最后，将梯度图中的每个像素值除以最大梯度值，以确保1范数不超过1。

使用蒲瑞维特算子和索贝尔算子的计算方法与上述相似。

综上所述，根据题目要求，我们分别使用罗伯特交叉算子、蒲瑞维特算子和索贝尔算子计算梯度图，并将每个梯度图中的像素值归一化，确保1范数不超过1。得到这三种算子的梯度图后，可以进一步分析图像的边缘特征和结构。