主要内容

imgradientxyz.

找到3-D图像的方向梯度

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句法

[gx，gy，gz] = imgradientxyz（i）
[gx，gy，gz] = imgradientxyz（i，方法）

描述

例子

[GX.那GY.那GZ.] = imgradientxyz（一世）返回定向梯度GX.那GY.，及GZ.3-D灰度或二进制图像一世。

[GX.那GY.那GZ.] = imgradientxyz（一世那方法）使用指定计算定向梯度方法。

例子

全部收缩

打开实时脚本

读取三维数据并准备处理。

voldata = load（“核磁共振”）;sz = voldata.siz;Vol =挤压（伏粒制度）;

计算方向梯度。

[Gx，Gy，Gz]=梯度xyz（体积）；

将定向梯度视为蒙太奇。

图，蒙太奇（重塑（Gx，sz（1），sz（2），1，sz（3）），'displayrange'，[]） 标题（“沿X方向的梯度幅值”）

图包含轴。具有标题梯度级沿X的轴包含类型图像的对象。

图，蒙太奇（Rehape（GY，SZ（1），SZ（2），1，SZ（3）），'displayrange'，[]） 标题（'沿Y'的梯度幅度）

图中包含一个轴。标题渐变幅值沿Y的轴包含图像类型的对象。

图，蒙太奇（REPAPE（GZ，SZ（1），SZ（2），1，SZ（3）），'displayrange'，[]） 标题（'沿z'的梯度幅度）

图中包含一个轴。标题渐变幅值沿Z的轴包含图像类型的对象。

输入参数

全部收缩

输入图像，指定为3-D灰度图像或3-D二进制图像。

数据类型：单身的|双倍的|INT8.|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|逻辑

渐变算子，指定为以下值之一。

价值

意义

“索贝尔”

Sobel梯度算子。像素的梯度是3-3×3邻域中的像素的加权和。例如，在深度（Z.）方向，三个飞机的重量是：

飞机z-1 飞机Z. 飞机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]

'Prowitt'

Prewitt梯度算子。像素的梯度是3×3×3邻域中像素的加权和。例如，在深度(Z.）方向，三个飞机的重量是：

飞机z-1 飞机Z. 飞机Z + 1 
[1 1 1 1 1 11 1 1]
 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ]
 
[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]

“中央”

中心区别梯度。像素的梯度是相邻像素的加权差异。例如，在深度（Z.)方向，di / dz =（i（z + 1） - i（z-1））/ 2。
“中级”

中间差梯度。像素的梯度是相邻像素和当前像素之间的差值。例如，在深度(Z.)方向，di / dz = i（z + 1） - i（z）。

在图像的边界应用梯度运算符时，imgradientxyz.假设图像边界之外的值等于最近的图像边界值。此行为类似于'复制'边界选项Imfilter.。

数据类型：char|细绳

输出参数

全部收缩

水平梯度，作为与图像大小相同的数字矩阵返回一世。水平（X）轴点在增加列下标的方向上。GX.他是一流的双倍的，除非输入图像一世他是一流的单身的，那么GX.他是一流的单身的。

数据类型：单身的|双倍的

垂直梯度，作为与图像大小相同的数值矩阵返回一世。垂直（y）轴点在增加行下标的方向上。GY.他是一流的双倍的，除非输入图像一世他是一流的单身的，那么GY.他是一流的单身的。

数据类型：单身的|双倍的

深度渐变，返回与图像相同大小的3-D数字数组一世。深度 （Z.)轴指向增加平面下标的方向。GZ.他是一流的双倍的，除非输入图像一世他是一流的单身的，那么GZ.他是一流的单身的。

算法

imgradientxyz.不正常化梯度输出。如果梯度输出图像的范围必须匹配输入图像的范围，请考虑归一化梯度图像，具体取决于方法使用说法。例如，对于Sobel内核，归一化因子为1/44，对于PREWITT，归一化因子为1/18。

扩展能力

也可以看看

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