Multiply ଴-଻ by each of the corresp

Multiply ଴-଻ by each of the corresponding elements in the neighborhood, the maximum value of the 8 calculated results is used as the approximate gradient value of the center pixel, and the corresponding direction is used as the edge direction. The eight convolution kernels form the Kirsch operator. During edge extraction, the 3×3 neighborhood corresponding to each pixel in the image is convolved with these 8 templates, and then the maximum value is output [6].

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将଴-଻乘以邻域内的每个对应元素， 8个计算结果的最大值作为中心像素的近似梯度值， 对应的方向作为边缘方向。八个卷积核形成 Kirsch 算子。边缘提取时，将 图像中每个像素对应的3×3邻域与这8个模板进行卷积，然后输出最大值[6]。

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乘଴-଻ 通过邻域中的每个对应元素，最大 将8个计算结果的值用作中心像素的近似梯度值，并且 相应的方向用作边缘方向。八个卷积核构成了 基尔希算子。在边缘提取期间，对应于图像中每个像素的3×3邻域 图像与这8个模板进行卷积，然后输出最大值[6]。

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将଴-଻乘以邻域中每个对应的元素，即最大值8个计算结果的值被用作中心像素的近似梯度值，并且相应的方向被用作边缘方向。八个卷积核构成了基尔希算子。在边缘提取过程中，对应于图像与这8个模板卷积，然后输出最大值[6]。

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