主要内容

imgradient

求二维图像的梯度幅值和梯度方向

在页面中全部折叠

语法

[Gmag,Gdir] = imgradient(I)
[Gmag,Gdir] = imgradient(I,method)
[Gmag,Gdir] = imgradient(Gx,Gy)

描述

［Gmag，Gdir= imgradient(渐变的)我）返回梯度大小，Gmag，梯度方向为Gdir，表示二维灰度或二值图像我．

例子

［Gmag，Gdir= imgradient(渐变的)我，方法）返回梯度大小和方向方法．

例子

［Gmag，Gdir= imgradient(渐变的)Gx，孔侑）从方向梯度返回梯度大小和方向Gx而且孔侑在x而且y方向,分别。

例子

全部折叠

打开实时脚本

将图像读入工作区。

I = imread(“coins.png”）;

计算梯度的大小和方向，指定Prewitt梯度算子。

[Gmag, Gdir] = imgradient(I，“普瑞维特”）;

显示梯度大小和方向。

图imshowpair(Gmag, Gdir，“蒙太奇”）;标题(“使用Prewitt方法，梯度幅度，Gmag(左)，梯度方向，Gdir(右)”）

图中包含一个axes对象。标题为梯度幅度Gmag(左)和梯度方向Gdir(右)的轴对象使用Prewitt方法包含一个类型为图像的对象。

打开实时脚本

将图像读入工作区。

I = imread(“coins.png”）;

计算x- - -y -方向梯度。默认情况下,imgradientxy使用Sobel梯度算子。

[Gx,Gy] = imgradientxy(I);

显示方向梯度。

imshowpair (Gx Gy,“蒙太奇”)标题(“Sobel法定向梯度Gx和Gy”）

图中包含一个axes对象。标题为方向梯度Gx和Gy的轴对象，使用Sobel方法包含一个类型为图像的对象。

计算梯度的大小和方向使用方向梯度。

[Gmag,Gdir] = imgradient(Gx,Gy);

显示梯度大小和方向。

imshowpair (Gmag Gdir,“蒙太奇”)标题(“梯度幅度(左)和梯度方向(右)”）

图中包含一个axes对象。标题为梯度幅度(左)和梯度方向(右)的轴对象包含一个类型为图像的对象。

输入参数

全部折叠

输入图像，指定为二维灰度或二维二值图像。

数据类型:单|双|int8|int32|uint8|uint16|uint32|逻辑

梯度运算符，指定为以下值之一。

方法 描述
“索贝尔”

索贝尔梯度算子。像素的梯度是3 × 3邻域内像素的加权和。对于垂直(y)方向，权重为:

[1 2 1 0 0 0 0 -1 -2 -1]
在x方向，权重互换了。
“普瑞维特”

Prewitt梯度算子。像素的梯度是3 × 3邻域内像素的加权和。对于垂直(y)方向，权重为:

[1 1 1 0 0 0 0 -1 -1]
在x方向，权重互换了。
“中央”

中心差分梯度。像素的梯度是相邻像素的加权差。在y方向,dI/dy = (I(y+1) - I(y-1))/2．
“中间”

中间差梯度。像素的梯度是相邻像素与当前像素之间的差值。在y方向,dI/dy = I(y+1) - I(y)．
“罗伯特”

罗伯茨梯度算子。像素的梯度是对角相邻像素之间的差值。对于一个方向的梯度，权值为:

[1 0 0 -1]
在正交方向上，权重沿垂直轴翻转。

数据类型:字符|字符串

水平梯度，指定为数值矩阵。水平(x)轴指向增加列下标的方向。您可以使用imgradientxy函数来计算Gx．

数据类型:单|双|int8|int32|uint8|uint16|uint32

垂直梯度，指定为大小相同的数值矩阵Gx．垂直的(y)轴指向增加行下标的方向。您可以使用imgradientxy函数来计算孔侑．

数据类型:单|双|int8|int32|uint8|uint16|uint32

输出参数

全部折叠

梯度幅值，作为与图像大小相同的数字矩阵返回我或者方向梯度Gx而且孔侑．Gmag是一流的双，除非输入图像或方向梯度是数据类型的单，在这种情况下，它是数据类型单．

数据类型:双|单

梯度方向，作为与梯度大小相同的数值矩阵返回Gmag．Gdir包含从正方向逆时针测量的角度范围[-180,180]x设在。(x-轴指向增加列下标的方向。)Gdir是一流的双，除非输入图像我或者方向梯度是数据类型的单，在这种情况下，它是数据类型单．

数据类型:双|单

提示

  • 当在图像边界处应用梯度算子时，假设图像边界外的值等于最近的图像边界值。这类似于“复制”的边界选项imfilter．

算法

采用的算法方法imgradient对于列出的每一种梯度方法，首先计算方向梯度，Gx而且孔侑，在x而且y方向,分别。水平(x)轴指向增加列下标的方向。垂直的(y)轴指向增加行下标的方向。然后从它们的正交分量计算梯度的大小和方向Gx而且孔侑．

imgradient不归一化梯度输出。如果梯度输出图像的范围必须与输入图像的范围相匹配，则考虑归一化梯度图像，这取决于方法参数使用。例如，对于Sobel核，归一化因子是1/8，对于Prewitt是1/6，对于Roberts是1/2。

扩展功能

版本历史

在R2012b中介绍

另请参阅

||||