假设我已经计算了(灰度图像的)梯度。
梯度是 X 和 Y 方向上相邻像素之间的差异。
我可以用这个梯度信息计算图像吗？
我能否以某种方式过滤梯度数据，以便逆向运算给出一些合理的结果？
最佳答案
渐变是两个相邻像素的颜色之差。要取回图像，您需要一条信息:边界像素的初始颜色。
与数学一样，只要涉及常数项，就可以通过积分来反转推导。或者，如果您有 d = a - b，则只有在您也知道 b 的情况下才能返回 a。
没有边界值，您仍然可以恢复图像，但饱和度和对比度不同。整个图像中会缺少一个常数项。
示例
考虑一个只有 3 个像素的图像:42, 142, 100。渐变将是 0, 100, -42(将其计算为当前像素与前一个像素之间的差异)。为了取回初始图像，我们假设第一个像素是 0，然后进行加法而不是减法:恢复的图像将是 0, 100, (100-42)。如您所见，将 42 添加到所有这些将返回初始图像。
关于image-processing - (图像)渐变是否有任何反向操作？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17273499/