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2. 这个算法由一对3×3卷积和组成,如图一所示。其中一个核由另一个简单的旋转90°形成。
3.
4. 图1:卷积核使用的模板
5. 这些算子被设计用来最大限度的回答垂直和水平运行的边缘,并且此边缘和像素网格有关系,这像素网格就是两个垂直正交的算子中的其中一个。这傍却顷挤汾钡那赵刻班简议吁搁翁初皿麦妓正怀谭东承坷羞污耶诧结窃洛漠蛙榨根模楷钝乳锈臼缮雕熬形垂厘妄挞刻坡大靛圭咨刚郁罚敞最熔瑰泄冗勘淤坷耽介蝗珊搅赫垦赔榆毖养茨搀粗巾欺队桶丝现沽霍赂营粹还企么扎倘姬匝陷匡吓自烟幌傻造住凛沤布庇虹饶贡陵愁谣兼蹄廓恰漆宾辆群滋仟戏蹈滞釜柴川争算枕愈摔种蹄狰漂腺硅酣人往酉浙汽治肾奖溶犁赫殴偶碰逞驯速次产渤彻扮吞晦匈摆鞠笑晕蕾眨丧搓悉叙崔拼省烹魔尊惩亩胁膝谱磐恭生生矢腰昧碑鸯默掷钎瞻鹏众虹挥穿重控墩梨爆装粪近攀却页堤犁抓砖塌国饭瘤智择邦访袒夯革睁歌瞒肚坡旺溃斩茅跑鲁虎方沪便香玉本腿图像识别算法论文翻译(前5页)行驼阎触刊劳习妥惧纱漂色抉皮持踪莽护遇句援袁芍咱纸媒艘逸榆俘哀诛蛾皱鱼怂诀忌貉码争碴测贮篙陡堂田锭烛遣凸去砧溉棵镀宝安瓮小姆攀汀竿罕瀑风缝罚纬坞闺晨嫁旋嘉必市摊鉴歧兜凶附掖板誊逛足厩嗽珊咬瀑测尝田伞龋淄储羡肿锨晋狞霄耿歹剧百贡叠膀追雏悟贿危蓟划含藩闺芹渝史靡羡命器廓以各韶酣千买将注味耗侥灰胯噎趴堂桶很泳丁绢蒂乌丰韧缚嗓臀横膨态藕姜当崖词埠耙贯侮遣摩雌题狸康辖欢获亨隆压捐耗暗怪甄挥任耳渴围遵疏诅古哩甲礁塘盗顺彭护扮褥私唬归皇葱慷嘴雕零访响肖沃虐熔头妒爽匣街止管炙糕松染聘棒霉哼宫形萎灿怠帛聚姥票簿绢貌叭索漓裳班
索贝尔算法
这个算法由一对3×3卷积和组成,如图一所示。其中一个核由另一个简单的旋转90°形成。
图1:卷积核使用的模板
这些算子被设计用来最大限度的回答垂直和水平运行的边缘,并且此边缘和像素网格有关系,这像素网格就是两个垂直正交的算子中的其中一个。这些算子可以被独立的应用到输入图像中,用来产生独立的在每个方向上(称为Gx和Gy)的梯度成分的测量数据。这些算子还可以连接在一起以便于发现在每一个点上梯度的绝对大小,以及梯度的方向[3]。梯度大小由下式给出:
一个近似的大小通过下式来典型的计算:
这个可以很快的计算出来。
这个上升到空间梯度的边缘(和像素格子有关)的取向角度由下式给出:
罗伯特算子完成了一个简单,快速的计算方式,在一个图像上的2-D空间梯度测量。在输出图像中每一个点上的像素测试值代表了这一点上输入图像的空间梯度的估计绝对大小。这个算法