我給出了灰度圖像,我想從中創建梯度幅度圖像。 我知道有一個叫imgradient
功能,但我不知道該怎樣修改幅度的想法,以便它的計算方式如下:如何在MATLAB中創建梯度幅度圖像
∇f ≈ abs(z7+ 2z8+ z9- z1- 2z2- z3) + abs(z3+ 2z6+ z9- z1- 2z4- z7)
我給出了灰度圖像,我想從中創建梯度幅度圖像。 我知道有一個叫imgradient
功能,但我不知道該怎樣修改幅度的想法,以便它的計算方式如下:如何在MATLAB中創建梯度幅度圖像
∇f ≈ abs(z7+ 2z8+ z9- z1- 2z2- z3) + abs(z3+ 2z6+ z9- z1- 2z4- z7)
你必須實現自己的梯度功能,並將其應用到圖像I中的每個像素:
//example of a 4x5 image I
I = [1 3 2 6 5; 6 1 0 18 21; 13 12 13 14 11; 16 15 28 9 20]
G = I; //set your gradient matrix to be equal to I so that the sides have a value
//get the height and width of image I
[h, w] = size(I);
//loop through each pixel that is not on the side
for x=2:w-1
for y=2:h-1
//for each pixel:
z1 = I(y-1, x-1); //e.g z1 is the pixel on the upper left
z2 = I(y, x-1);
z3 = I(y+1, x-1);
z4 = I(y-1, x);
z6 = I(y+1, x);
z7 = I(y-1, x+1);
z8 = I(y, x+1);
z9 = I(y+1, x+1);
G(y,x) = abs(z7+ 2*z8+ z9- z1- 2*z2- z3) + abs(z3+ 2*z6+ z9- z1- 2*z4- z7);
end
end
它幾乎可以完美地工作。我必須啓動一個雙矩陣來存儲值。 wtf –
我得到你想要使用sobel mask(按照你的等式)進行空間濾波。所以,我建議你使用下面的命令:BW = edge(I,'Sobel');
,或者如果你想精確的輸出按你所給出那就試試這個公式:
I = imread('cameraman.tif');
I = padarray(I,[1 1],'symmetric');
sobel_mask_x = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
sobel_x = filter2(sobel_mask_x ,I);
sobel_mask_y = sobel_mask_x';
sobel_y = filter2(sobel_mask_y ,I);
sobel_responce = abs(sobel_x)+abs(sobel_y);
figure,imshow(sobel_responce,[]); title('Sobel gradient');
這是更快,而不是使用循環。
L1梯度大小,你不經常看到:) – mainactual
我不明白你發佈的公式。另外爲什麼你需要「修改」imgradient所返回的數量? – Suever
我知道他們已經實現了幾種方法,我只想知道如何實現自定義方法 –