几种边缘检测微分算子的比较

预备知识： 梯度------梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值 ，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 该函数就称为函数 在点P（x，y）的梯度，记作grad f（x，y） 或 对于图像来说，是一个二维的离散型数集，通过推广二维连续型求函数偏导的方法，来求得图像的偏 导数。 梯度是一个矢量，则(x,y)处的梯度

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