学习DIP第36天

转载请标明本文出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。有些网站转载了我的博文，很开心的是自己写的东西被更多人看到了，但不开心的是这段话被去掉了，也没标明转载来源，虽然这并没有版权保护，但感觉还是不太好，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！！！！

文章代码已托管，欢迎共同开发：https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

开篇废话

继续废话，之前介绍了二阶微分，和非锐化掩蔽，按照顺序该说一阶微分了，一阶微分与二阶微分一样，是线性算子，线性算子的计算方法多半是生成模板，然后与图像卷积，一阶微分同样，几天简单的介绍两个一阶微分算子，Robert算子和Sobel算子，这两个算子应该算是大名鼎鼎了，因为这两个算子在后面的边缘检测中都是里程碑似的算法，在增强部分，他们也主要用在边缘增强，本文只简要介绍下两个算子的大概使用和增强效果，具体的数学原理推导和其他性质，将在图像分割部分完整介绍。

图像梯度介绍

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