关于图形学中图像的一阶导数和二阶导数求法

最新推荐文章于 2025-06-09 20:45:57 发布

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这篇博客介绍了如何在图形学中计算图像的一阶和二阶导数，以用于增强图像和检测边缘。一阶导数通过计算像素亮度变化率确定，使用Sobel算子可提升效果；二阶导数涉及拉普拉斯算子，是边缘检测的重要工具。文章详细展示了计算过程和相关算子的应用。

对于图像求一阶导数和二阶导数可以增强图片或者求图像的边缘。

一阶导数：

我们知道在数学中一阶导数的求法为:

$\frac{\partial f}{\partial x} = \lim_{x\rightarrow 0} \frac{f(x+h)-f(x)}{h}$

在图形学中由于图片是按像素来离散组成的，所以最小的h取值为1，所以计算后：

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