我目前正致力于从包含体素的MRI数据量中去除不均匀性。 我想在这些卷上应用sobel运算符来找到梯度。我熟悉2d sobel面具和2D图像的邻域。
索贝尔面具： 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1
邻域（x，y）： （x + 1，y-1）（x + 1，y）（x + 1，y + 1） （x，y-1）（x，y）（x，y + 1） （x-1，y-1）（x-1，y）（x-1，y + 1）
现在我想在3d上应用它。 请建议我怎么办？ 谢谢。
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维基百科对此有一个很好的介绍：http://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator
基本上，由于sobel滤波器是可分离的，因此可以连续在x，y和z方向的每个方向应用1D滤波器。这些过滤器是维基百科上给出的h（x）和h'（x）。这样做可以让你在你应用h'（x）的方向上获得边缘 例如，如果你做h（x）* h（y）* h'（z），你将得到z方向的边。
或者（并且更昂贵），您可以计算整个3D 3x3x3内核并在3D中应用卷积。 z方向的内核也在维基百科上给出。
答案 1 :(得分：0)
好问题！对于 3D 图像，您必须使用 3 个不同的 3x3x3 sobel 算子：每个方向 1 个，即 x、y 和 z。请注意，在数字图像处理中，x 坐标轴指向右侧，y 坐标向下，z 坐标指向屏幕！ 我将所有三个 3D sobel 操作符可视化以使其更直观。这里是 X direction、Y direction 和 Z direction 中的 sobel 过滤器。
此外，如果您想查看其背后的方程式（基本上是您的代码必须计算的内容），请访问：SobelFilterEquations
