主要内容

imgradient3.

找到3-D图像的梯度幅度和方向

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句法

[Gmag，雄蕊，gelevation] = imgradient3（i）
[Gmag，雄蕊，gelevation] = imgradient3（i，方法）
[Gmag，雄辩，gelevation] = imgradient3（gx，gy，gz）

描述

例子

[Gmag.那雄蕊那凝胶化] = imgradient3（一世）返回梯度幅度，Gmag.，梯度方向，雄蕊和梯度高度凝胶化3-D灰度或二进制图像一世。

[Gmag.那雄蕊那凝胶化] = imgradient3（一世那方法）使用指定的梯度幅度，方向和高度计算方法。

[Gmag.那雄蕊那凝胶化] = imgradient3（GX.那GY.那GZ.）计算方向梯度的梯度幅度，方向和高度GX.那GY.， 和GZ.在里面X那y， 和Z.方向分别。

例子

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打开直播脚本

将3-D数据读入工作区并准备处理以进行处理。

voldata = load（'MRI'）;sz = voldata.siz;Vol =挤压（伏粒制度）;

计算梯度。

[gmag，gaz，gelev] = imgradient3（vol）;

将梯度幅度视为蒙太奇。

图，蒙太奇（重塑（Gmag，sz（1），sz（2），1，sz（3）），'displayrange'，[]） 标题（'梯度幅度'）

图包含轴。具有标题梯度幅度的轴包含类型图像的对象。

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

'sobel'

Sobel梯度操作员。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渐变算子。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 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。
'中间的'

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）。

在图像的边界应用梯度运算符时，imgradient3.假设图像的边界之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.。

数据类型：char|细绳

水平渐变，指定为3-D数字数组。水平（X）轴点在增加列下标的方向上。你可以使用imgradientxyz.计算功能GX.。

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

垂直渐变，指定为与尺寸相同的3-D数字数组GX.。垂直（y）轴点在增加行下标的方向上。你可以使用imgradientxyz.计算功能GY.。

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

深度渐变，指定为与尺寸相同的3-D数字数组GX.。深度 （Z.）轴点在增加平面下标的方向上。你可以使用imgradientxyz.计算功能GZ.。

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

输出参数

全部收缩

梯度向量的大小，返回为与图像相同大小的3-D数字数组一世或方向梯度，GX.那GY.， 和GZ.。

Gmag.是课堂双倍的，除非输入图像或任何定向梯度是类单身的。在这种情况下，Gmag.是课堂单身的。

方位角，返回与梯度幅度相同的三维数字阵列，Gmag.。雄蕊在阳性之间测量的范围内的度数在阳性之间的范围内X- 轴和指出点的投影X-y飞机。

雄蕊是课堂双倍的，除非输入图像或任何定向梯度是类单身的。在这种情况下，Gmag.是课堂单身的。

雄辩和凝胶化

梯度高度，返回与梯度幅度相同的三维数字阵列，Gmag.。凝胶化在径向线和径向线之间测量的范围内的程度的角度X-y飞机。

凝胶化是课堂双倍的，除非输入图像或任何定向梯度是类单身的。在这种情况下，Gmag.是课堂单身的。

算法

imgradient3.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，归一化因子是1/44，对于PREWITT，归一化因子为1/18。

扩展能力

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