【CV】图像中的散度应用(Divergence)

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#divergence

散度是衡量向量场发散、汇聚的标量，对于图像处理，散度用于计算图像梯度的散度，常用于图像去噪，通过平滑图像来减少噪声。在图像中，梯度散度正表示向外发散，负则表示向内聚集。

散度

散度的运算对象是一个范围内的向量，运算结果是一个标量，表征的是这个向量场的发散程度。

  • 散度 > 0, 说明向量场向外发散，类似山顶涌泉。
  • 散度 = 0, 说明向量场进出相抵，类似游泳池。
  • 散度 < 0, 说明向量场向内聚积，类似宇宙黑洞。

图像散度

我们知道图像的梯度是个向量场，因此我们可以计算图像梯度的散度。并且这个散度通常用在去噪中。梯度散度的作用过程其实就是比较图像上的每个点，如果一个值比周边高，那就减少它，如果比周边低，那就拉高它，总之就是起到了平滑图像的作用.

图像梯度算子

∇I=(∂I
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