主要内容

gradientweight

计算基于图像梯度的图像像素的权重

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语法

W = gradientweight(我)
σW = gradientweight(我)
W = gradientweight(___、名称、值)

描述

W= gradientweight (我)计算每个像素在图像的像素的重量我基于梯度的大小,像素,并返回权重数组W。一个像素的重量是逆相关的梯度值的像素位置。像素小梯度大小(平滑区域)有一个大的重量和像素大梯度大小(如边缘)有一个小的重量。

W= gradientweight (我,σ)使用σ的标准偏差的导数高斯用于计算图像梯度。

例子

W= gradientweight (___,名称,值)将权重数组返回W重量计算的使用名称-值对控制方面。

例子

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打开生活的脚本

这个例子中部分图像使用基于权重的快速行进方法来源于图像梯度。

读取图像并显示它。

我= imread (“coins.png”);imshow (I)标题(原始图像的)

图包含一个坐标轴对象。标题为原始图像的坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

基于图像梯度计算权重。

σ= 1.5;W = gradientweight(σ,“RolloffFactor”3,“WeightCutoff”,0.25);

选择一个种子的位置。

R = 70;C = 216;持有在;情节(C R“r”。,“线宽”,1.5,“MarkerSize”15);标题(与种子位置的原始图像)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与种子位置标题原始图像包含2图像类型的对象,线。一个或多个行显示的值只使用标记

段使用权重数组的形象。

打= 0.1;(BW, D) = imsegfmm (W C R,打);图中,imshow (BW)标题(“分割图像”)举行在;情节(C R“r”。,“线宽”,1.5,“MarkerSize”15);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象2标题分割图像包含对象类型的图像。一个或多个行显示的值只使用标记

测地距离矩阵D可以使用不同的阈值来得到不同的分割阈值的结果。

图中,imshow (D)标题(“测地线距离”)举行在;情节(C R“r”。,“线宽”,1.5,“MarkerSize”15);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象2标题测地线距离包含对象类型的形象,线。一个或多个行显示的值只使用标记

输入参数

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灰度图像,指定为一个数字矩阵。

数据类型:单|双|int8|uint8|int16|uint16|int32|uint32

标准差的高斯函数的导数,指定为一个正数。

数据类型:双

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:W = gradientweight(我,1.5,“RolloffFactor”、3、“WeightCutoff”, 0.25);

输出重量碾轧因素,指定为逗号分隔组成的“RolloffFactor”和积极的标量类双。控制体重值下降速度的函数梯度大小。视为一个二维图时,像素强度值可能逐渐变化的边缘地区,创建一个缓坡。在分割图像,您可能希望更明确的边缘。你使用碾轧因素,控制体重的斜率值曲线在点强度值开始改变。如果你指定一个高值,输出权重值大幅下降的边缘平滑的区域。如果你指定一个较低的值时,输出的体重更边缘逐渐下降。该参数的显示范围(0.5 - 4)。

数据类型:双

阈值权重值,指定为逗号分隔组成的“WeightCutoff”和一个正数的范围(1 e - 3 (1)。如果你使用这个参数设置一个阈值权重值,它抑制任何重量值低于您所指定的值,设置这些像素小恒定值(1 e - 3)。这个参数可以是有用的在提高输出的准确性当你使用输出权重数组W作为输入快速行进法分割功能,imsegfmm。

数据类型:双

输出参数

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权重数组,返回一个数字相同大小的数组作为输入图像,我。权重数组的类双,除非我是单,在这种情况下的类单。

提示

  • gradientweight使用双精度浮点操作内部计算的所有类我,除非我的类单,在这种情况下gradientweight在内部使用单精度浮点运算。

版本历史

介绍了R2014b

另请参阅

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