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示例:行和列梯度
使用 rowgradcolgrad 函数创建图像矩阵中的行差和列差,方法是在行 (或列) 之间依次进行减法操作。无论何种情况,结果矩阵都会具有一个未定义的行或列,其值将被设为零。
这些函数可求出图像矩阵的行和列梯度,从而实现水平或竖直的选择性边界识别。边界识别可用于增强图像中某类取决于边界的特征的可读性。梯度还可产生视觉凹凸效果。
rowgrad 函数可使图像矩阵中相邻的行相减,从而形成输出矩阵。第一行为零。
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colgrad 函数可使图像矩阵中相邻的列相减,从而形成输出矩阵。第一列为零。
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有关使用此示例的信息,请参考关于图像处理示例
1. 读入图像。
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(pattern.bmp)
2. 应用 rowgradcolgrad 函数。
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3. 对比结果图像与原始图像。
(pattern_row.bmp)
(pattern_col.bmp)
rowgrad 检测图像的水平边,而 colgrad 则检测竖直边。
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