Matlab：获取图像衍生物的麻烦？

Question

因此我需要在x方向上获取图像的导数以进行此分配，目标是获得某种形式的渐变。我的想法是在图像的每一行上使用diff（命令），然后应用高斯滤波器。我没有开始第二部分，因为第一部分是给我带来麻烦。在尝试获得x衍生物时，我有：

origImage = imread('TightRope.png');

for h = 1:3 %%h represents color channel
    for i = size(origImage,1)
        newImage(i,:,h) = diff(origImage(i,:,h));  %%take derivative of row and translate to new row 
    end
end

问题出在我收到错误'Subscripted assignment dimension mismatch'的方式。。

Error in Untitled2 (line 14)
    newImage(i,:,h) = diff(origImage(i,:,h));

有没有人对可能发生的原因以及我的方法是否正确获得梯度/高斯衍生物有任何想法？

Answer 1

为什么不将fspecial与imfilter一起使用？

figure;

I = imread('cameraman.tif');

subplot 131; imshow(I); title('original')

h = fspecial('prewitt');
derivative = imfilter(I,h','replicate'); %'

subplot 132; imshow(derivative); title('derivative')

hsize = 5;
sigma = 1;

h = fspecial('gaussian', hsize, sigma) ;
gaussian = imfilter(derivative,h','replicate'); %'

subplot 133; imshow(gaussian); title('derivative + gaussian')

结果如下：

Answer 2

给定N元素向量，diff返回N-1长度向量，因此您获得对齐不匹配的原因是因为您尝试分配{{}的输出1}}到不正确的插槽数。具体地说，假设diff是列的总数，您在N向量上使用diff，从而返回1 X N向量，并且您尝试分配此输出作为输出图像中的单行，预计为1 x (N - 1)。缺少的元素导致对齐不匹配。 1 x N通过在向量中获取元素对并减去它们以产生新元素来工作，因此最终输出中缺少一个元素的原因。

如果你想让你的代码工作，一种方法是填充图像或信号向量的每一行，并附加零（例如）作为diff的输入。像这样的东西可以工作。请注意，我会将您的图片转换为diff，以允许衍生品采用负值：

double

请注意，您的origImage = imread('...'); %// Place path to image here and read in origImage = im2double(origImage); %// Change - Convert to double precision newImage = zeros(size(origImage)); %// Change - Create blank new image and populate each row per channel manually for h = 1:3 %%h represents color channel for ii = 1:size(origImage,1) %// Change - fixed for loop iteration newImage(ii,:,h) = diff([0 origImage(ii,:,h)]); %// Change end end 循环不正确，因为它没有遍历每一行......只是最后一行。

当我使用图像处理工具箱的for图像时：

...当我运行此代码时，我使用onion.png获取此图片：

请注意差异滤波器分别应用于每个通道，并且我更改了每个通道的强度，以便将最小值映射到0并将最大值映射到1.如何解释此图像是任何areasthat具有非黑色的颜色具有一些非零差异，因此在这些区域中存在一些活动，并且具有深色/黑色的任何区域意味着在这些区域中没有活动。请注意，我们应用了一个水平过滤器，因此如果您想垂直执行此操作，则只需重复该行为，但应按照上述方式逐列而不是按行进行。

Answer 3

如果你的目标是使用diff来生成导数而不是创建一个循环，你可以告诉diff给你x方向的导数（沿着维度2）：

newImage = diff(double(origImage), 1, 2);

1用于一阶导数，2用于第二维导数。请参阅diff。

正如@rayryeng在回答中提到的那样，将图像转换为double非常重要。