图像梯度(Image gradient)

1.概念介绍

图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。

严格来讲，计算图像梯度需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。

2.图像的边界

如图2-1，通过垂直方向的线条A和线条B的位置，可以计算图像水平方向的边界：

对于线条A和线条B，其右侧像素值与左侧像素值的差值不为零，因此是边界。
对于其余列，其右侧像素值与左侧像素值的差值均为零，因此不是边界。

图2-1 图像水平边界示意图

图2-2 图像垂直边界示意图

如图2-2，通过水平方向的线条 A 和线条 B 的位置，可以计算图像垂直方向的边界：

对于线条 A 和线条 B，其下侧像素值与上侧像素值的差值不为零，因此是边界。
对于其余行，其下侧像素值与上侧像素值的差值均为零，因此不是边界。

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