为了从图像中获得梯度，可以使用线性滤波器，例如从高斯的导数推导出来。然后用这个线性滤波器对图像进行卷积，得到梯度图像。梯度幅度也可以通过使用（灰度）形态梯度来近似，例如：（膨胀-侵蚀）、（开放-闭合）或（（膨胀-侵蚀）-（开放-闭合））。为什么要使用梯度幅度的（灰度）形态近似？它是更快还是在某些情况下有所不同？谢谢，汤姆
图像处理中的形态梯度与线性梯度
信息处理
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形态操作
2022-02-16 07:10:25
1个回答
我花了几年时间与数学形态学专家一起工作，但我没有得到数学答案，为什么形态梯度比经典卷积更好。这更多是意识形态的选择。
但是，结果略有不同，您可以根据问题选择其中一个。
但形态梯度超快，因为它通常使用正方形或六边形类型的小结构元素（半径 1 或 2）执行，因此您可以使用 SIMD/SSE 优化。
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