图像的梯度（The Gradient of Image）

最新推荐文章于 2025-03-03 15:09:30 发布
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一、图像梯度的定义

图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度，这个梯度的矢量可以表示为：


这个矢量的幅度为



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图像梯度(Image Gradient)概念和Sobel算子
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在经典的图像信号处理中经常遇到图像梯度的概念，然而对于数字图像而言，其采样空间是离散的，采样步长为单位长度，因此，如果建模需要用到图像梯度，在求解模型的过程中涉及到的数值计算过程就需要计算图像的数值梯度。在经典的数值分析中，梯度的计算常常采用数值差分来替代，这里我们首先来回顾一下微积分中微分及梯度的概念，以及数值分析中如何去计算微分与梯度。
一文讲解图像梯度
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图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。它在图像处理和计算机视觉中具有重要的应用，常用于边缘检测、特征提取和图像增强等任务。
【高斯滤波器（Gaussian Filter）详解】
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文章目录一.sobel算子二.scharr算子三.laplace算子 图像梯度代表图像灰度值变化的速度，对于一副图像而言，其边缘部分两侧灰度值相差较大，梯度值大，所以对一副图像求梯度可以突出图像边缘的信息。由于像素值为离散值，所以其梯度其是就是差分运算，其本质上也就是一种空间滤波。 一.sobel算子 其掩模结构为： opencv中提供了cv2.Sobel()来实现Sobel算子的运算，其语法常用形式： dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,[,ksize[,scale[,de.
图像梯度(Image gradient)
半濠春水的博客
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1.概念介绍  图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。  严格来讲，计算图像梯度需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。 2.图像的边界  如图2-1，通过垂直方向的线条A和线条B的位置，可以计算图像水平方向的边界：  对于线条A和线条B，其右侧像素值与左侧像素值的差值不为零，因此是边界。  对于其余列，其右侧像素值
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weixin_57440207的博客
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第9章：图像梯度one. Sobel理论基础1. 计算水平方向偏导数的近似值2. 计算垂直方向偏导数的近似值two. Sobel算子及函数的使用:1. 函数语法：2. 对像素取绝对值：3. 方向：three. Scharr 算子及函数使用:1. 函数语法：2. 实例：four. Sobel算子和Scharr算子的比较：five. Laplacian 算子:1. 函数语法：2. 实例：six. 算子总结： ​ 图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于
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