Matlab：获取图像导数的麻烦？答案

【问题标题】：Matlab: trouble with taking derivative of image?Matlab：获取图像导数的麻烦？
【发布时间】：2016-06-14 19:01:41
【问题描述】：

因此，我需要对图像在 x 方向上的导数进行此分配，目的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(command)，然后应用高斯滤波器。我还没有开始第二部分，因为第一部分给我带来了麻烦。在尝试获得 x 导数时，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

问题出在我得到错误“下标分配维度不匹配”的过程中。。

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

有没有人知道为什么会发生这种情况以及我的方法对于获得梯度/高斯导数是否正确？

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing filtering gaussian

【解决方案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：

【讨论】：

应该提到分配指令我不允许，我需要自己制作过滤器和卷积循环。
看看“索贝尔变换”。为该算法编写代码很容易。

【解决方案2】：

如果您的目标是使用diff 生成导数而不是创建循环，您可以告诉diff 为您提供x 方向（沿维度2）的导数：

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

1 用于一阶导数，2 用于沿第二维的导数。见diff。

正如@rayryeng 在他的回答中提到的那样，将图像投射为double 很重要。

【讨论】：

【解决方案3】：

给定一个 N 元素向量，diff 返回一个 N-1 长度向量，所以你得到对齐不匹配的原因是因为你试图将 diff 的输出分配到不正确的数量插槽。具体来说，假设N 是总列数，您在1 X N 向量上使用diff，从而返回1 x (N - 1) 向量，并且您尝试将此输出作为单行分配到输出图像中预计为1 x N。缺少的元素导致对齐不匹配。 diff 的工作原理是将向量中的元素对相减以产生新元素，这就是最终输出中缺少一个元素的原因。

如果您想让您的代码正常工作，一种方法是在图像或信号向量的每一行中填充一个额外的零（例如）作为diff 的输入。像这样的东西可以工作。请注意，我会将您的图像转换为 double 以允许导数采用负值：

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

请注意，您的 for 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中的onion.png 图像时：

...当我运行此代码时，我使用imshow(newImage,[]); 获取此图像：

请注意，差异过滤器是单独应用于每个通道的，我更改了每个通道的强度，以便将最小值映射到 0，将最大值映射到 1。如何解释此图像是任何区域具有非黑色具有一些非零差异，因此这些区域正在进行一些活动，任何具有深色/黑色的区域都意味着这些区域没有活动。请注意，我们应用了水平过滤器，因此如果您想垂直执行此操作，您只需重复该行为，但按列应用此操作，而不是像上面那样按行应用。

【讨论】：