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找到三维图像的方向梯度
[Gx, Gy,广州]= imgradientxyz(我)
[Gx, Gy,广州]= imgradientxyz(我的方法)
例子
[Gx,孔侑,广州) = imgradientxyz (我)返回方向梯度Gx,孔侑, 和广州的三维灰度或二值图像我.
[Gx,孔侑,广州) = imgradientxyz (我)
Gx
孔侑
广州
我
[Gx,孔侑,广州) = imgradientxyz (我,方法)计算方向梯度使用指定方法.
[Gx,孔侑,广州) = imgradientxyz (我,方法)
方法
全部折叠
读取3-D数据并准备处理以进行处理。
volData =负载('MRI');深圳= volData.siz;卷=挤压(volData.D);
计算定向梯度。
[gx,gy,gz] = imgradientxyz(vol);
将方向渐变可视化为蒙太奇。
图,蒙太奇(REPAPE(GX,SZ(1),SZ(2),1,SZ(3)),“DisplayRange”[])标题('沿X的梯度幅度)
图中,蒙太奇(重塑(Gy、深圳(1)、深圳(2),1,深圳(3)),“DisplayRange”[])标题('沿Y方向的梯度大小')
图中,蒙太奇(重塑(广州、深圳(1)、深圳(2),1,深圳(3)),“DisplayRange”[])标题('沿Z方向的梯度大小')
输入图像,指定为三维灰度图像或三维二值图像。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
单
双
int8
int16
int32
int64
uint8
uint16
uint32
uint64
逻辑
'sobel'
“普瑞维特”
'中央'
'中间的'
梯度运算符,指定为下列值之一。
价值
意义
Sobel梯度算子。像素的梯度是3 × 3 × 3邻域像素的加权和。例如,在深度(z),则三个平面的权重分别为:
Z-1
z
z + 1
[1 3 1 3 6 3 1 3 1]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[-1 -3 -1 -3 -6 -3 -1 -3 -1]
PREWITT渐变算子。像素的梯度是3 × 3 × 3邻域像素的加权和。例如,在深度(z),则三个平面的权重分别为:
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]
中心差分梯度。像素的梯度是相邻像素的加权差。例如,在深度(z)方向,dI/dz = I(z+1) - I(z-1) /2.
dI/dz = I(z+1) - I(z-1) /2
中间差异梯度。像素的梯度是相邻像素和当前像素之间的差异。例如,在深度(z)方向,dI/dz = I(z+1) - I(z).
dI/dz = I(z+1) - I(z)
当在图像边界处应用梯度算子时,imgradientxyz假设图像边界外的值等于最近的图像边界值。这种行为类似于“复制”边界选项imfilter.
imgradientxyz
“复制”
imfilter
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
水平渐变,作为与图像相同大小的数字矩阵我.水平(x)轴指向柱下标增加的方向。Gx是课堂双,除非输入图像我是课堂单, 在这种情况下Gx是课堂单.
数据类型:单|双
垂直梯度,作为与图像相同大小的数字矩阵我.垂直(y)轴指向行下标增加的方向。孔侑是课堂双,除非输入图像我是课堂单, 在这种情况下孔侑是课堂单.
深度梯度,作为与图像大小相同的三维数字数组返回我.深度(z)轴点在增加平面下标的方向上。广州是课堂双,除非输入图像我是课堂单, 在这种情况下广州是课堂单.
imgradientxyz不归一化梯度输出。如果梯度输出图像的范围必须匹配输入图像的范围,考虑对梯度图像进行归一化,取决于方法参数使用。例如,对于Sobel核,归一化因子是1/44,对于Prewitt,归一化因子是1/18。
使用注意事项及限制:
imgradientxyz万博1manbetx支持C代码的生成(需要MATLAB®编码器™).有关更多信息,请参见用于图像处理的代码生成.
在生成代码时,输入参数方法必须是编译时常量。
imgradient3|imgradient|imgradientxy
imgradient3
imgradient
imgradientxy
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