imgradient
图像的梯度大小和方向
语法
[Gmag,Gdir] = imgradient(I)
[Gmag,Gdir] = imgradient(I,method)
[gpuarrayGmag,gpuarrayGdir] = imgradient(gpuarrayI，___）
[Gmag,Gdir] = imgradient(Gx,Gy)
[gpuarrayGmag,gpuarrayGdir] = imgradient(gpuarrayGx,gpuarrayGy)
描述
［对GPU进行操作。输入图像和返回值是gpuArrays。此语法需要并行计算工具箱™。gpuarrayGmag，gpuarrayGdir= imgradient(gpuarrayI，___）
［对GPU进行操作。输入x而且y梯度和返回值是gpuArrays。此语法需要“并行计算工具箱”。gpuarrayGmag，gpuarrayGdir= imgradient(gpuarrayGx，gpuarrayGy）
例子
用Prewitt方法计算梯度幅度和方向
将图像读入工作区。
I = imread(“coins.png”）;
计算梯度幅度和方向，指定Prewitt梯度算子。
[Gmag, Gdir] = imgradient(I，“普瑞维特”）;
显示梯度大小和方向。
图imshowpair(Gmag, Gdir，“蒙太奇”）;标题(“梯度幅度，Gmag(左)和梯度方向，Gdir(右)，使用Prewitt方法”）
在GPU上使用Prewitt方法计算梯度大小和方向
读取图像和计算梯度幅度和梯度方向使用Prewitt的梯度算子。
读取图像。
I = gpuArray(imread(“coins.png”));imshow(我)
计算梯度和显示。
[Gmag, Gdir] = imgradient(I，“普瑞维特”）;figure, imshow(Gmag， [])， title(“梯度大小”imshow(Gdir， [])， title(的梯度方向）
使用方向梯度计算梯度幅度和方向
将图像读入工作区。
I = imread(“coins.png”）;
计算x- - -y -方向梯度，默认使用Sobel梯度操作符。
[Gx, Gy] = imgradientxy(I);
显示方向渐变。
图imshowpair(Gx, Gy，“蒙太奇”)标题(方向梯度，Gx和Gy，使用索贝尔方法）
使用方向梯度计算梯度幅度和方向。
[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);
显示梯度大小和方向。
图imshowpair(Gmag, Gdir，“蒙太奇”)标题(“梯度幅度，Gmag(左)和梯度方向，Gdir(右)，使用Sobel方法”）
在GPU上使用方向梯度计算梯度幅度和方向
读取图像并返回方向梯度，Gx而且孔侑，以及梯度大小和方向，Gmag而且Gdir，使用默认的Sobel梯度算子。
读取图像。
I = gpuArray(imread(“coins.png”）)
计算梯度并显示它们。请注意，当您指定一个gpuArray到imgradientxy，它返回Gx而且孔侑gpuArrays。结果与前面的示例相同。
[Gx, Gy] = imgradientxy(I);[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);figure, imshow(Gmag， [])， title(“梯度大小”imshow(Gdir， [])， title(的梯度方向imshow(Gx， [])， title(方向梯度:X轴) figure, imshow(Gy， [])， title(“方向梯度:Y轴”）
输入参数
输出参数
提示
当在图像边界处应用梯度算子时，图像边界外的值被假定为等于最近的图像边界值。这类似于
“复制”中的边界选项imfilter．
算法
采用的算法方法imgradient对于列出的每个梯度方法，首先是计算方向梯度，Gx而且孔侑，关于x设在和y设在。的x-axis沿着往右的列定义，而y-axis是沿着向下的行定义的。然后从它们的正交分量计算梯度大小和方向Gx而且孔侑．
imgradient不规格化梯度输出。如果梯度输出图像的范围必须与输入图像的范围相匹配，则考虑将梯度图像归一化，这取决于方法参数使用。例如，对于Sobel核，归一化因子是1/8，对于Prewitt是1/6，对于Roberts是1/2。
在R2012b中引入
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