梯度法和laplacian算子在检测边缘时有何相同与不同

相同点：都是用于指代微分几何中的联络。

区别：

1、性质不同：梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。

2、特点不同：Laplacian算子可使用运算模板来运算这定理定律。梯度法在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。

3、原理不同：梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y)，在点f(x,y)处的梯度是一个矢量。laplacian算子的系数K与扩散效应有关。图像f(x,y)经拉普拉斯运算后得到检测出边缘的图像g（x,y）。

扩展资料：

注意事项：

1、不同的起始点，可能导致最后得到的局部最小值点不同。

2、同时更新：以代价函数J(θ0,θ1)为例，目的就是要同时迭代更新θ0和θ1，直到下面这个式子收敛，这也是梯度下降法的核心。

3、梯度检验不能与?dropout?同时使用，因为每次迭代过程中，?dropout?会随机消除隐藏层单元的不同子集，难以计算?dropout?在梯度下降上的代价函数J。建议关闭dropout，用梯度检验进行双重检查。

百度百科-Laplacian算子

百度百科-梯度法

百度百科-边缘检测

算子和算符

1.Premittt算子

介绍：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。

原理：其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边。

一样的，是从英文翻译过来时，各有所好而已，例如：

Operator ：算子、算符

Vector ： 矢量、向量

Differential ：导数的、微分的

、、、、、、、太多太多了。

鹏仔微信 15129739599 鹏仔QQ344225443 鹏仔前端 pjxi.com 共享博客 sharedbk.com