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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)返回梯度沿x设在,Gx,y设在,孔侑和z设在,广州的灰度或二进制的3 d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”)

输入参数

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指定为一个nonsparse输入图像,数字或逻辑,三维矩阵

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(默认)

“普瑞维特”

普瑞维特梯度算子
“中央” 中心差分梯度。dI / dx =(我(x + 1) (x - 1) / 2
“中间” 中间梯度差异。dI / dx =我(x + 1) (x)

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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方向梯度沿x设在(水平),作为nonsparse返回矩阵大小相等的形象我。的X设在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。

方向梯度沿y设在(垂直),作为non-sparse返回矩阵大小相等的形象我。Y设在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。

方向梯度沿z设在,作为nonsparse返回矩阵同等大小的图像我。的Z设在点的方向增加第三维下标。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

另请参阅

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介绍了R2016a

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