imgradient
找到二维图像的梯度大小和方向
描述
例子
使用普瑞维特方法计算梯度大小和方向
一个图像读入工作区。
我= imread (“coins.png”);
计算梯度大小和方向,指定普瑞维特梯度算子。
[Gmag, Gdir] = imgradient(我“普瑞维特”);
显示梯度大小和方向。
图imshowpair (Gmag Gdir,“蒙太奇”);标题(的梯度大小,Gmag(左)和梯度方向,Gdir(右),使用普瑞维特方法”)
使用方向梯度计算梯度大小和方向
一个图像读入工作区。
我= 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(我);
显示方向梯度。
imshowpair (Gx Gy,“蒙太奇”)标题(的方向梯度Gx Gy,使用Sobel方法”)
计算梯度使用方向梯度大小和方向。
[Gmag, Gdir] = imgradient (Gx Gy);
显示梯度大小和方向。
imshowpair (Gmag Gdir,“蒙太奇”)标题(梯度的大小(左)和梯度方向(右))
输入参数
输出参数
提示
当应用梯度算子在图像的边界,值范围以外的图像被假定等于最近的图像边界值。这是相似的
“复制”边界选项imfilter。
算法
算法中所采取的方法imgradient每个列出的梯度方法是先计算方向的梯度,Gx和孔侑,在x和y方向,分别。水平(x)轴点的方向增加列下标。垂直(y)轴点的方向越来越多的行下标。然后计算梯度大小和方向正交的组件Gx和孔侑。
imgradient不正常梯度的输出。如果输出图像的梯度范围匹配输入图像的范围,考虑梯度图像正常化,这取决于方法参数使用。例如,Sobel内核,归一化因子是1/8,普瑞维特,这是1/6,罗伯茨是1/2。
