关于▽的概念

本文分析了基于梯度算子的过渡区算法存在的缺陷，提出了一种基于光强加权梯度的过渡区检测方法，该方法利用过渡区的梯度信息，又利用过渡区的灰度信息，因而对噪声的适应能力在较大的提高。实验结果表明，基于光强加权梯度算子的图像过渡区算法是有效的。 (共4页)

就是求梯度啊，两个函数相加求梯度，就等于把两个函数分别求梯度再相加

梯度:设函数u=f（x）=f（x1,x2,x3……xn)在点x0处可微，则称向量
[(f在x0处对x1求导），(f在x0处对x2求导），(f在x0处对x3求导）……(f在x0处对xn求导）]称为f在点x0出的梯度向量，简称梯度

记为grad f（x0）或▽f（x0）

梯度是一个向量，它的方向指向f的值在点x0增长最快（即方向导数最大）的那个方向 ，它的模就等于这个最大方向导数的值

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