图像的梯度（The Gradient of Image）

图像梯度与边缘检测
最新推荐文章于 2025-10-18 16:40:43 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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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.
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转载： 图像梯度的基本原理 OpenCV图像处理(十一)—图像梯度 图像模糊     图像模糊是因为图像中的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，层次感不强造成的。    那么反过来考虑。轮廓边缘灰度变化明显些，层次感强烈些，是不是图像就更清晰些呢。 图像梯度     图像梯度简单来说就是秋冬，在图像上表现出来的就是提取图像边缘（横向、纵向扥等）。 1.1 数学推导     首先来看一下传统微积分里面的求导公式（对x的一阶微分）： 而图像是一个二期函数f(x,y),其微分当然是偏微分。因此有： ϵ这个值
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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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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。
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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，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值）） 一：sobel理论基础 sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分求导运算，该算子利用局部差分寻找边缘，计算所得的是梯度的近似值。 1、计算水平方向偏导数的近似值 如上图所
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