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          圖像處理中的數(shù)學原理詳解(Part7)——哈密爾頓算子

          作者: 時間:2017-03-14 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            在前面的部分中我們已經(jīng)完整地給出了梯度和散度這些數(shù)學概念的意義,這些生澀的定義在最初學習的時候很少有人會注意到它們跟圖像能有什么聯(lián)系。然而,隨著學習的深入,當真正接觸到算法時,你又不得不承認,梯度、散度這些東西幾乎是無處不在的。本節(jié)所介紹的內(nèi)容就是這些概念在中的最最簡單應(yīng)用之范例。這部分內(nèi)容與邊緣檢測技術(shù)密不可分。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201703/345197.htm

            3.2.1 

              

           

              

           

              

           

              



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