应《网络安全法》要求，自2017年10月1日起，未进行实名认证将不得使用互联网跟帖服务。为保障您的帐号能够正常使用，请尽快对帐号进行手机号验证，感谢您的理解与支持！

24小时热门版块排行榜    

小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » 梯度图像在这个公式中是如何求得
111/2返回列表12下一页
查看: 1852  |  回复: 10
只看楼主@他人 存档 新回复提醒 (忽略) 收藏    在APP中查看

纵横9海

新虫 (初入文坛)

[求助] 梯度图像在这个公式中是如何求得已有1人参与

∇T (xi, y j) = T (xi, y j)−T (xi+m, y j+n) , ϕ = arctan（n/m）
ϕ 为梯度向量和x轴的夹角
小弟没看懂这个是怎么能求出梯度图像的，如果直接相减的话，本身就比图像少了一维，且只是图像的部分边缘
回复此楼

» 猜你喜欢

» 本主题相关价值贴推荐，对您同样有帮助:
1楼2016-03-01 14:31:56
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

jamesAB

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
引用回帖:
6楼: Originally posted by 纵横9海 at 2016-03-02 15:25:31
如果我想让梯度图片的维数和原来图像的维数一致，那该怎么定义那一维的数值呢...

针对每一个像素点（分别计算其与临近X、Y方向的导数），只是将计算得到的值替代改点的像素值
赞一下(1人) 回复此楼
7楼2016-03-02 16:29:38
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
普通回帖

jamesAB

木虫 (小有名气)
应该是少了一维吧
图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j);
dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);
dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);
赞一下 回复此楼
2楼2016-03-01 15:37:15
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

纵横9海

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by jamesAB at 2016-03-01 15:37:15
应该是少了一维吧
图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j);
dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);
dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);

那按我提供的公式来说是不是，下面按你提供的公式来，分别求x，y的导，然后平方根他俩的平方和，这个结果就是梯度图像或者边缘图像了?
赞一下 回复此楼
3楼2016-03-01 17:25:16
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

leo_ll

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
3楼: Originally posted by 纵横9海 at 2016-03-01 17:25:16
那按我提供的公式来说是不是，下面按你提供的公式来，分别求x，y的导，然后平方根他俩的平方和，这个结果就是梯度图像或者边缘图像了?...

对，一般情况下是这么算的。只不过你的公式更加广义一点，一楼的是你公式的一个特例。
赞一下 回复此楼
4楼2016-03-02 08:18:00
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

jamesAB

木虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by 纵横9海 at 2016-03-01 17:25:16
那按我提供的公式来说是不是，下面按你提供的公式来，分别求x，y的导，然后平方根他俩的平方和，这个结果就是梯度图像或者边缘图像了?...

嗯，对的也就是梯度幅值
赞一下 回复此楼
5楼2016-03-02 13:07:10
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

纵横9海

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
4楼: Originally posted by leo_ll at 2016-03-02 08:18:00
对，一般情况下是这么算的。只不过你的公式更加广义一点，一楼的是你公式的一个特例。...

如果我想让梯度图片的维数和原来图像的维数一致，那该怎么定义那一维的数值呢
赞一下 回复此楼
6楼2016-03-02 15:25:31
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

纵横9海

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
7楼: Originally posted by jamesAB at 2016-03-02 16:29:38
针对每一个像素点（分别计算其与临近X、Y方向的导数），只是将计算得到的值替代改点的像素值...

ya−yb =Σxi(A(xi)T (xi)−A(xi−1)T (xi))
=ΣxiA(xi)(T (xi)−T (xi+1))
=ΣxiA(xi)∇T (xi).
大神，你知道这个是怎么得到的
赞一下 回复此楼
8楼2016-03-02 16:51:01
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

jamesAB

木虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by 纵横9海 at 2016-03-02 16:51:01
ya−yb =Σxi(A(xi)T (xi)−A(xi−1)T (xi))
=ΣxiA(xi)(T (xi)−T (xi+1))
=ΣxiA(xi)∇T (xi).
大神，你知道这个是怎么得到的...

有公式中各参数的定义吗，光看这个公式真不知道
赞一下 回复此楼
9楼2016-03-03 08:29:29
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

纵横9海

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
9楼: Originally posted by jamesAB at 2016-03-03 08:29:29
有公式中各参数的定义吗，光看这个公式真不知道...

这个A和T都是矩阵，A*T的累加和为y
我不知道怎么位置变化相减之后就成梯度表示了，谢谢了
赞一下 回复此楼
10楼2016-03-03 21:07:57
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
相关版块跳转 我要订阅楼主 纵横9海 的主题更新
111/2返回列表12下一页
普通表情 龙 兔 虎 猫
信息提示
关闭
请填处理意见
关闭