数字图像处理梯度计算 epx图像的斜率表示什么？
epx图像的斜率表示什么？
Ep-x图像它表示的是，电荷电势能Ep伴随着x的分布曲线，用U它表示x处的电势U（x），则参照EpqU（x），曲线斜率sub1/dx（准点应该是是电势能梯度）q*dU/dx；而电势梯度dU/dx与场强之间的关系是E（x）-dU（x）/dx，即场强＝电势梯度的负值，所以，如果不是不对应的电势能Ep是正电更具的，斜率为正，它表示场强方向为负；自然会增加。
梯度算子优点？
梯度算子的优点是可以很难换取图像的梯度信息，并且可以计算简单，古怪度低。
图像边缘检测算法及特点？
最常见的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Marr-Hidreth边缘可以检测和canny算子等。
一、依靠梯度并且边缘检测
1、Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差另一种的梯度幅值来可以检测边缘。该算子定位较清楚，但对噪声比较比较敏感，检测水平和竖直边缘效果好于斜向边缘。
2、Sobel算子依据什么图像的像素点上下、以内邻点灰度加权差在边缘处都没有达到极值这一特点来检测边缘。该算子对噪声有较好的光滑作用，能提供建准的边缘方向信息，不过边缘定位精度不高。
3、Prewitt算子边缘检测的思路与Sobel算子类似于，都是在一个掩模中定义微分除法运算。算子对噪声更具平滑作用，虽然定位精度不够高。
二、最为先进的边缘检测技术
1、Marr-Hildreth算法（拉普拉斯算子）
(1)常规高斯低通滤波器对图像并且滤波；
(2)需要拉普拉斯模板对并且卷积；
(3)可以找到步骤(2)所得图像的零十字交叉。
该算子是二阶微分算子，依靠边缘点处二阶导函数直接出现零连在一起原理来怎么检测图像的边缘。对灰度点突变及噪声较比较敏感，不具有方向性，不能不能我得到图像边缘的方向信息。
2、Canny算子
Canny边缘检测算法步骤：
(1)用一个高斯滤波器平滑输入图像
(2)计算梯度幅值图像和角度图像
(3)对梯度幅值图像通过非大的抑制
(4)用双阈值处理和直接连接分析来检测并直接连接边缘
Canny算子是根据上述规定中效果好是的算子，该算子去噪能力强，在连续性、细度和斜斜度等线的质量方面也很特别出众。但Canny算子的性能带来的问题是：直接连接下来更复杂、执行时间较长。
综上分析，在实际中工业生产中，没有要求实时性较高的情况下，通常常规阈值梯度的方法；当对质量具体的要求较高时，可中,选择颇为高科学的方法，尤其是Canny算子。
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