索伯爾梯度算法步驟？公式步驟如下運(yùn)算符包含兩組3x3矩陣，它們是橫向和縱向的。將它們與平面上的圖像進(jìn)行卷積，即按圖中所示的方程進(jìn)行計(jì)算，分別得到橫向和縱向亮度差的近似值。如果用a表示原始圖像，和分別表

索伯爾梯度算法步驟？

公式步驟如下

運(yùn)算符包含兩組3x3矩陣，它們是橫向和縱向的。將它們與平面上的圖像進(jìn)行卷積，即按圖中所示的方程進(jìn)行計(jì)算，分別得到橫向和縱向亮度差的近似值。如果用a表示原始圖像，

和

分別表示橫向和縱向邊緣檢測(cè)后的圖像，公式如下：

圖像每個(gè)像素的橫向和縱向梯度的近似值可與以下公式結(jié)合計(jì)算梯度大小。

然后可以使用以下公式計(jì)算梯度方向。

以縱向邊緣為例，如果角度等于零，則表示圖像縱向邊緣的右側(cè)較亮；如果角度為π，則表示左側(cè)較亮。

梯度公式？

梯度的計(jì)算公式：gradu=a?（?U/?x）a?（?U/?y）AZ（?U/?z）

梯度的本義是一個(gè)向量（vector），即函數(shù)在該點(diǎn)的方向?qū)?shù)沿該方向具有最大值，即，這一點(diǎn)上的函數(shù)沿這個(gè)方向（梯度方向）變化最快，變化率最大（梯度模量）。