Simone视觉图像：高斯方程及各阶导数二
的有关信息介绍如下：
绪：
在图像处理中经常要用到高斯函数，高斯滤波是典型的低通滤波，对图像有平滑作用。
高斯函数的一阶、二阶导数也可以进行高通滤波，比如canny算子中用到的是高斯函数的一阶导数，LOG算子中用到的是高斯函数的二阶导数。
这里主要是总结一下高斯函数各阶导数的公式，以便查找；
一维高斯函数方程如下：
高斯分布即正态分布，其曲线图如下：
图像是二维的，则二维高斯函数方程如下：
二维高斯分布，其曲线图如下：
二维高斯函数的一阶偏导数：
其表达式如下：
二维高斯函数的二阶偏导数：
其表达式如下：
二维高斯函数的一阶、二阶梯度为：
方向梯度为(角度取弧度)：
将梯度函数进行离散，可以得到一阶和二阶的梯度算子；
使用这些算子与图像进行卷积，可以求取图像的一阶、二阶梯度以及各方向梯度。
