這些內容都學過，也基本懂，當做復習，留個紀念
圖像由於是離散數字信號，所以偏導數的計算，采用離散化方法計算，有兩種計算方法，具體公式如下：
第一種方法：
$Dx=Image(i + 1, j) - image(i, j)$
$Dy=Image(i, j + 1) - image(i, j)$
第二種方法：
$Dx = Image(i+1, j) - image(i - 1, j)$
$Dy = Image(i, j + 1) - image(i, j - 1)$
接下來正式的解釋梯度概念：
在高等數學中我們了解到梯度不是一個實數，他是一個向量，是有方向有大小的。現在以一個二元函數來舉例，假設一二元函數f(x,y)，在某點的梯度有：
$gradf(x,y)=\Delta f(x,y) = \left \{ \partial f/ \partial x\right.\left. ,\partial f / \partial x \right \} = f_{x}(x,y)\overrightarrow{i}+f_{y}(x,y)\overrightarrow{j}=Dx\overrightarrow{i}+Dy\overrightarrow{j}$
接下來給出正式的梯度幅度和角度公式，具體如下所示：
$magnitude=\sqrt{Dx^{2} + Dy^{2}}$
$angle=\arctan (Dy/Dx))$