说明：Sobel算子边缘增强算法，利用梯度下降原理边缘化图象
说明：对图像的融合结果进行评价，有均值，标准偏差，熵，梯度，相关系数，光谱扭曲度
说明：基于光流的图像匹配程序，其中有经典的光流计算中的x，y，t的梯度函数，可以用其它主程序调用此函数
说明：这个算法是基于峭度的快速不动点算法，混合方式是线性瞬时混合，适定情况，该算法收敛速度较梯度算法快，很实用。
说明：Zhang等人利用相位一致性信息的特性，提出了特征相似性方法(FSIMG) ，选取了相位一致性信息和梯度信息 作为它的两个特征，得到了较好的结果。
说明：约束优化问题，主要包括坐标轮换法，外点罚函数法，混合罚函数法，加速混合罚函数法，梯度投影法，乘子法。
说明：Kirsch算子边缘检测代码，计算了八个方向的梯度值。