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在3-D灰度卷中查找边缘
bw = edge3(v,“ countcanny”,thresh)
bw = edge3(v,“ countcanny”,thresh,sigma)
BW = Edge3(V,“ Sobel”,Thresh)
bw = edge3(v,"Sobel",thresh,"nothinning")
BW= edge3(v,“近似”,thresh)返回灰度或二元卷中发现的边缘v使用近似Canny方法。大约Canny方法通过寻找局部最大值来找到边缘v。边缘3使用高斯平滑体积的导数计算梯度。
BW= edge3(v,“近似”,thresh)
BW
v
thresh
边缘3
近似Canny方法使用两个阈值来检测强边缘和弱边缘,并且仅当输出与强边缘连接时,它们仅在输出中包含弱边缘。该方法比SOBEL方法更有可能检测真正的弱边缘。
例子
BW= edge3(v,“近似”,thresh,,,,西格玛)返回在强度或二进制体积中发现的边缘v, 在哪里西格玛指定高斯平滑过滤器的标准偏差。边缘3基于西格玛。
BW= edge3(v,“近似”,thresh,,,,西格玛)
西格玛
BW= edge3(v,“ sobel”,thresh)接受强度或二进制体积v并返回二进制卷BW和1s功能在其中找到边缘的位置vand0在其他地方。
BW= edge3(v,“ sobel”,thresh)
1
0
SOBEL方法使用SOBEL近似与导数近似找到边缘。它在那些梯度的地方返回边缘v最大。边缘3忽略所有不强的边缘thresh。
BW= edge3(v,“ sobel”,thresh,“没有”)通过跳过额外的边缘薄阶段来加快算法的操作。默认情况下,或者“薄”指定,边缘3applies edge thinning.
BW= edge3(v,“ sobel”,thresh,“没有”)
“薄”
全部收缩
加载体积数据并删除任何单胎尺寸。
加载MRIv =挤压(d);
可视化原始图像。
蒙太奇(RESHAPE(V,大小(D)),地图);
检测卷中的边缘。
bw = edge3(v,'approxcanny',0.6);
visualize the detected edges. You can also view the result using the Volume Viewer app.
montage(reshape(BW,size(D)))
输入卷,指定为3-D数字阵列。
数据类型:单身的|双倍的|int8|INT16|INT32|INT64|UINT8|UINT16|UINT32|Uint64|逻辑
单身的
双倍的
int8
INT16
INT32
INT64
UINT8
UINT16
UINT32
Uint64
逻辑
灵敏度阈值,指定为以下之一。
[lowthresh highthresh]
0.4*阈值
数字标量
SQRT(2)
Standard deviation of the Gaussian filter, specified as a numeric scalar for isotropic volumes or a 1-by-3 numeric vector of the form[Sigmax Sigmay Sigmaz]对于各个方向上具有不同尺度的各向异性体积。
[Sigmax Sigmay Sigmaz]
检测到的边缘,返回为3-D数字阵列,大小与v。的像素值1指示边缘和像素值0指示平坦的区域。
边缘
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