文件名称:
图像梯度(Image Gradient)
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文件大小: 122kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录图像梯度的定义（离散）图像梯度理解
图像梯度的定义（离散）
对于一个二元函数F(x,y)F(x,y)F(x,y)来说，其偏导数的定义为：
δF(x,y)δx=limϵ→0F(x+ϵ,y)−F(x,y)ϵ\frac {\delta F(x,y)}{\delta x}=\displaystyle \lim_{\epsilon \rightarrow 0}\frac {F(x+\epsilon,y)-F(x,y)}{\epsilon}δxδF(x,y)=ϵ→0limϵF(x+ϵ,y)−F(x,y)
这是沿着x方向的定义。这种定义适用于连续函数，而图像是二维的离散函数，ϵ\epsil
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