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gradient求数值梯度函数

文章来源:本站原创 作者:佚名


该文章讲述了gradient求数值梯度函数.

gradient()是求数值梯度函数的命令。

梯度值就是图像灰度值的显著变化的地方。        

[Fx,Fy]=gradient(x),其中Fx为其水平方向上的梯度,Fy为其垂直方向上的梯度,Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差,Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推:Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。

最后一列则为最后两列之差。同理,可以得到Fy。

举例:

matlab中gradient函数求f=2x2+3y3的梯度的实例

1。如果F是一维矩阵,则FX=gradient(F,H)返回F的一维数值梯度。H是F中相邻两点间的间距。

2。如果F是二维矩阵,返回F的二维数值梯度。

[FX,FY]=gradient(F,HX,HY)。HX,HY参数表示各方向相邻两点的距离。

3。如果F是三维矩阵,返回F的三维数值梯度。

[FX,FY,FZ]=gradient(F,HX,HY,HZ)。

HX,HY,HZ参数表示各方向相邻两点的距离。


例:
>> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]
x =
    6     9     3     4     0
    5     4     1     2     5
    6     7     7     8     0
    7     8     9 10     0
>> [Fx,Fy]=gradient(x)
Fx =
3.0000 -1.5000 -2.5000 -1.5000 -4.0000
-1.0000 -2.0000 -1.0000 2.0000 3.0000
1.0000 0.5000 0.5000 -3.5000 -8.0000
1.0000 1.0000 1.0000 -4.5000   -10.0000

Fy =
-1.0000 -5.0000 -2.0000 -2.0000 5.0000
      0 -1.0000 2.0000 2.0000       0
1.0000 2.0000 4.0000 4.0000 -2.5000
1.0000 1.0000 2.0000 2.0000       0

 

 

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