正交梯度算子（一阶导）

在边缘灰度值过度比较尖锐切图像中噪声比较小时，梯度算子工作效果好。

1、数字图像中求导数是利用差分近似微分来进行的。

2、梯度对应一阶导，梯度是矢量。

矢量的幅度（有时候常称为梯度）

方向角：

注意：范数的概念，实际上就是一种求距离的方法，详见距离度量函数

幅度有这里用欧式距离是2范数，城区距离是1范数，∞范数是棋盘距离。

实际计算中先计算每个图片对应点的(Gx,Gy），然后求范数，范数的值就是灰度图，范数大灰度高的地方是边界。

一般地，计算Gx,Gy都有两个模板，分别对图片做两次卷积，然后再求范数。

总的来说2范数还是精度高一些，但是计算量比较大。

常见的几种模板：

来自为知笔记(Wiz)

正交梯度算子（一阶导）