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正交梯度算子（一阶导）

时间：2014-07-19 12:08:05      阅读：315      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

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在边缘灰度值过度比较尖锐切图像中噪声比较小时，梯度算子工作效果好。

1、数字图像中求导数是利用差分近似微分来进行的。

2、梯度对应一阶导，梯度是矢量。
bubuko.com,布布扣 
矢量的幅度（有时候常称为梯度）
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方向角：
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注意：范数的概念，实际上就是一种求距离的方法，详见距离度量函数
幅度有这里用欧式距离是2范数，城区距离是1范数，∞范数是棋盘距离。

实际计算中先计算每个图片对应点的(Gx,Gy），然后求范数，范数的值就是灰度图，范数大灰度高的地方是边界。

一般地，计算Gx,Gy都有两个模板，分别对图片做两次卷积，然后再求范数。

总的来说2范数还是精度高一些，但是计算量比较大。

常见的几种模板：

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正交梯度算子（一阶导）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Dr-XLJ/p/3854716.html
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