數字影象的一階微分和二階微分
數字影象的微分也就是數字函式的微分有很多不用的定義，但是任何定義都必須保證一下幾點：
一階微分：（1）在恆定灰度區域的微分值為零；
（2）在灰度臺階或斜坡處微分值非零；
（3）沿著斜坡的微分值非零；
二階微分：（1）在恆定灰度區域的微分值為零；
（2）在灰度臺階或斜坡起點處微分值非零；
（3）沿著斜坡的微分值為零；
對於一維函式
二階微分的定義為
圖1 影象中一段水平剖面的一維數字函式的一階微分和二階微分的說明
摘自 岡薩雷斯版《數字影象處理》（第三版），書中把二階微分的第三個條件寫錯了，把零寫為了非零
相關推薦
數字影象的一階微分和二階微分
數字影象的微分也就是數字函式的微分有很多不用的定義，但是任何定義都必須保證一下幾點： 一階微分：（1）在恆定灰度區域的微分值為零； （2）在灰度臺階或斜坡處微分值非零； （3）沿著斜坡的微分值非零；
影象處理中的一階偏導數和二階偏導數
Laplace運算元和Sobel運算元一樣，屬於空間銳化濾波操作。起本質與前面的Spatial Filter操作大同小異，下面就通過Laplace運算元來介紹一下空間銳化濾波，並對OpenCV中提供的Laplacian函式進行一些說明。 數學原理 離散函式導數 離散函式的導數退化成了差分，一維一階差分公式
灰度影象的一階和二階導數程式碼實現
#include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/co
HDI PCB一階和二階和三階如何區分？？
中間 top info -h 三次 位置 sig https inf 一階板,一次壓合即成,可以想像成最普通的板二階板,兩次壓合,以盲埋孔的八層板為例,先做2-7層的板,壓好,這時候2-7的通孔埋孔已經做好了,再加1層和8層壓上去,打1-8的通孔,做成整板.三階板
數學筆記6——線性近似和二階近似
left 無需 斜率 .cn 簡化 精度 com 轉載 mar 線性近似 假設一般函數上存在點(x0, f(x0))，當x接近基點x0時，可以使用函數在x0點的切線作為函數的近似線。函數f(x)≈f(x0)+f‘(x0)(x- x0)即稱為函數f在x0點的線性近似或切線
影象的一維熵和二維熵
影象的一維熵和二維熵 影象的熵是一種特徵的統計形式，它反映了影象中平均資訊量的多少。影象的一維熵表示影象中灰度分佈的聚集特徵所包含的資訊量，令Pi表示影象中灰度值為i的畫素所佔的比例，則定義灰度圖象的一元灰度熵為： 圖象的一維熵可以表示影象灰度分佈的聚集特徵，卻不能反映影
零階矩、一階矩、二階矩、三階矩
此處擷取其中的一段： In mathematics, a moment is a specific quantitative measure, used in both mechanics and statistics, of the shape
moment， 一階矩，二階矩， 隨機變數
http://hi.baidu.com/karashun/item/c89846f4c4b22dcb521c2679 在物理中，有力矩（moment of force）= F*L (力* 力臂) 在概率統計中，有一階矩，二階矩， 三階矩，四階矩。 不嚴格的講，這個
MPU6050 + 一階互補濾波+二階互補濾波+卡爾曼濾波 +波形比較
1、卡爾曼濾波函式 void Kalman_Filter_X(float Accel, float Gyro) { Angle_X_Final += (Gyro - Q_bias_x) * dt; //先驗估計 Pdot[0] = Q_angle -
一維碼和二維碼開源庫zint學習
一、資源下載 zint本來是可以不需要任何其他庫（libpng和zlib）的支援，但是如果希望zint能夠生成PNG格式的圖片，那麼就需要libpng的支援，而libpng需要zlib的支援。 zint下載：https://github.com/zint/zint libpng庫下載
Java中一維陣列和二維陣列儲存佔用記憶體大小問題
問題：在java中，一維陣列和二維陣列在資料量一樣的情況下，開闢的記憶體大小是怎樣的？ 一、嘗試階段： 1、程式碼一： public class OneArrayMemory{ public static void main(String[] args){ int num1 = 1
使用反射建立一維陣列和二維陣列
package com.iotek.classtype; import java.lang.reflect.Array; public class ReflectionArrayDemo { public static void main(String[] args) throws Except
axis2生成webservice服務端返回String[]和String[][]一維陣列和二維陣列解析
環境：用axis2生成服務端，用aixs做客戶端 1:直接返回String[]； public String[] testArr(String name) {
Solidify實現一個智慧合約10（一維陣列和二維陣列）
固定長度的陣列 固定長度型別陣列的宣告及其通過length方法獲取陣列長度求和。 pragma solidity ^0.4.4; /* 陣列一旦建立，長度不可變 但裡面的內容可變 */ contract Sz { //定義長為5的陣列，並對其初始化。 uint[
Java中一維陣列和二維陣列初始化
陣列屬於引用資料型別，在使用前必須初始化，否則會報NullPointerException（空指標異常：執行時異常） 一維陣列初始化： 動態初始化：（宣告並開闢陣列） 資料型別[ ] 陣列名稱=new 資料型別[長度] int[ ] data=new
數字影象處理筆記——直方圖和點操作（Histograms and point operations）
直方圖 我們根據灰度值的大小可以將灰度值相同的畫素分到同一組，將每個灰度值所含的畫素點數目畫出來得到的圖就是直方圖。 點操作 我們可以對每個畫素點的值進行改變，這種操作叫做點操作。 對比度增強 對比度增強就是將灰度值的範圍拉到已達到顏色差別更明顯的目的，
JS中的一維陣列和二維陣列
一維陣列： 對於一維陣列的宣告有以下幾種： 1.var fruit=new Array(); 2.var fruit =new Array(3); 3.var fruit = new Arrat('3', '4'); 二維陣列的宣告： 1.var array=new Array(new Arrat
數字影象處理筆記（十二）：影象分割演算法
1 - 引言 在影象識別中，如果可以將影象感興趣的物體或區別分割出來，無疑可以增加我們影象識別的準確率，傳統的數字影象處理中的分割方法多數基於灰度值的兩個基本性質 不連續性 以灰度突變為基礎分割一副影象，比如影象的邊緣 相似性 根據一組預定義的準則將一副影象分割為相似的
一維指標和二維指標指向二維陣列的一些問題
廢話少說，先上自己Dev c++上的程式碼： #include<stdio.h>int main (){int c[2][3]={15,2,3,4,5,6},*p,(*rp)[3],*q,i; p =(int*)c; rp=c; q=c;
一維陣列和二維陣列字首和
原創地址如下 http://blog.csdn.net/XT_NOI/article/details/72666275 （一維陣列） http://m.blog.csdn.net/XT_NOI/article/details/72715904