图像梯度(Image Gradient)
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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