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imgradientxyz

找到方向梯度的三维图像

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语法

[Gx, Gy,广州]= imgradientxyz(我)
[Gx, Gy,广州]= imgradientxyz(我的方法)

描述

例子

(Gx,孔侑,广州)= imgradientxyz (我)返回方向梯度Gx,孔侑,广州三维的灰度或二进制图像我。

(Gx,孔侑,广州)= imgradientxyz (我,方法)使用指定的计算方向梯度方法。

例子

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打开生活的脚本

读取三维数据,准备进行处理。

volData =负载(“核磁共振”);深圳= volData.siz;卷=挤压(volData.D);

计算梯度方向。

[Gx, Gy,广州]= imgradientxyz(卷);

可视化方向梯度蒙太奇。

图中,蒙太奇(重塑(Gx、深圳(1)、深圳(2),1,深圳(3)),“DisplayRange”[])标题(“梯度沿X级”)

图包含一个坐标轴对象。标题梯度大小沿着X轴对象包含一个类型的对象的形象。

图中,蒙太奇(重塑(Gy、深圳(1)、深圳(2),1,深圳(3)),“DisplayRange”[])标题(的梯度大小沿着Y ')

图包含一个坐标轴对象。标题梯度大小沿Y轴对象包含一个类型的对象的形象。

图中,蒙太奇(重塑(广州、深圳(1)、深圳(2),1,深圳(3)),“DisplayRange”[])标题(“梯度沿Z级”)

图包含一个坐标轴对象。沿着Z轴对象标题梯度大小包含一个类型的对象的形象。

输入参数

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输入图像,指定为一个3 d灰度图像或三维二进制图像。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

梯度算子,指定为以下值之一。

价值

意义

“索贝尔”

Sobel梯度算子。一个像素的梯度是3-by-3-by-3邻域像素的加权和。例如,在深度(z)方向,三个平面的重量是:

飞机z 1 飞机z 飞机z + 1 
[1 3 1 6 3 3 1]
 
[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 
[1 3 1 6 3 3 1]

“普瑞维特”

普瑞维特梯度算子。一个像素的梯度是3-by-3-by-3邻域像素的加权和。例如,在深度(z)方向,三个平面的重量是:

飞机z 1 飞机z 飞机z + 1 
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
 
[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]

“中央”

中心差分梯度。一个像素的梯度是一个相邻像素的权重不同。例如,在深度(z)方向,dI / dz =(我(z + 1) - (z 1)) / 2。
“中间”

中间梯度差异。一个像素的梯度之间的区别是一个相邻像素和当前像素。例如,在深度(z)方向,dI / dz =我(z + 1) - (z)。

当应用梯度算子在图像的边界,imgradientxyz假设值范围以外的图像是相等的到最近的图像边界值。这种行为类似于“复制”边界选项imfilter。

数据类型:字符|字符串

输出参数

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水平梯度,作为一个数字矩阵返回相同大小的图像我。水平(x)轴点的方向增加列下标。Gx的类双,除非输入图像我的类单,在这种情况下Gx的类单。

数据类型:单|双

垂直梯度,作为一个数字矩阵返回相同大小的图像我。垂直(y)轴点的方向越来越多的行下标。孔侑的类双,除非输入图像我的类单,在这种情况下孔侑的类单。

数据类型:单|双

深度梯度,作为三维数值数组返回相同大小的图像我。深度(z)轴点的方向增加飞机下标。广州的类双,除非输入图像我的类单,在这种情况下广州的类单。

算法

imgradientxyz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1/44,普瑞维特,规范化的因素是1/18。

扩展功能

版本历史

介绍了R2016a

另请参阅

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