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fspecial3

Cree un filtro 3D predefinido

Descripción

h = fspecial3(type) crea un filtro tridimensional del especificado.htype Algunos de los tipos de filtro tienen parámetros adicionales opcionales, que se muestran en las siguientes sintaxis. devuelve como un kernel de correlación, que es el formulario adecuado para usar con.fspecial3himfilter

h = fspecial3('average',hsize) Devuelve un promedio de filtro de tamaño.hhsize No se recomienda. Use en su lugar.imboxfilt3

ejemplo

h = fspecial3('ellipsoid',semiaxes) Devuelve un filtro de promedio elipsoidal con la longitud de los semiejes principales especificados por.semiaxes El filtro se devuelve en una matriz de tamaño.h2*ceil(semiaxes)+1

h = fspecial3('gaussian',hsize,sigma) Devuelve un filtro de paso bajo gaussiano de tamaño con desviación estándar.hsizesigma No se recomienda. Use en su lugar.imgaussfilt3

h = fspecial3('laplacian',gamma1,gamma2) Devuelve un filtro de 3 por 3 por 3 aproximando la forma del operador de Laplacian tridimensional. y controlar la forma del laplaciano.gamma1gamma2[1][2]

h = fspecial3('log',hsize,sigma) Devuelve un Laplacio de filtro gaussiano de tamaño con desviación estándar.hsizesigma

h = fspecial3('prewitt',direction) Devuelve un filtro de 3 por 3 por 3 que enfatiza los degradados en la dirección especificada.

ejemplo

h = fspecial3('sobel',direction) Devuelve un filtro de 3 por 3 por 3 que enfatiza los degradados en la dirección especificada y suaviza las otras direcciones.[3]

Ejemplos

contraer todo

Cargue un volumen de RMN en escala de grises 3-D. Visualice los planos del volumen.

load mristack; montage(mristack,'BackgroundColor','w')

Cree un filtro elipsoidal 3-D. Especifique una longitud de semieje de 7 píxeles en las direcciones (filas) y (columnas) y una longitud de semieje de 3 píxeles en la dirección (planos).yxz

H = fspecial3('ellipsoid',[7 7 3]);

Suavizar el volumen con el filtro.

volSmooth = imfilter(mristack,H,'replicate');

Visualice los planos del volumen suavizado.

montage(volSmooth,'BackgroundColor','w')

Cargue un volumen de RMN. Este volumen se almacena como una matriz 4-D con una dimensión singleton. Cree un volumen 3D en escala de grises utilizando la función para quitar la dimensión singleton.squeeze

load mri; V = squeeze(D);

Visualice los planos del volumen.

montage(D,'BackgroundColor','w')

Cree un filtro Sobel 3-D que detecte aristas horizontales en el volumen. Los bordes horizontales aparecen donde hay una gran magnitud de degradado en la dirección, así que especifique la dirección del filtro Sobel como.y'Y' El filtro Sobel suaviza el degradado en las direcciones y.xz

H = fspecial3('sobel','Y');

Filtre el volumen con el filtro Sobel 3-D.

edgesHor = imfilter(V,H,'replicate');

Visualice los planos del volumen filtrado.

montage(edgesHor)

Argumentos de entrada

contraer todo

Tipo de filtro, especificado como uno de los siguientes valores:

Valor

Descripción

'average'

Filtro de promedios. No se recomienda. Use en su lugar.imboxfilt3

'ellipsoid'

El filtro promediado elipsoidal

'gaussian'

Filtro de paso bajo gaussiano. No se recomienda. Use en su lugar.imgaussfilt3

'laplacian'

Aproxima el operador tridimensional laplaciano

'log'

Laplacian de filtro gaussiano

'prewitt'

El filtro con énfasis en bordes Prewitt

'sobel'

Sobel Edge-enfatizando el filtro

Tipos de datos: char | string

Tamaño del filtro, especificado como un entero positivo o vector de 3 elementos de enteros positivos. Utilice un vector para especificar el número de filas, columnas y planos.h Utilice un escalar para especificar la longitud del lado de un cubo.

Para los tipos de filtro y, si especifica como, a continuación, crea un filtro con un tamaño predeterminado de'gaussian''log'hsize[]fspecial3 2*ceil(2*sigma)+1.

Tipos de datos: double

Longitud de los semiejes de un filtro elipsoidal, especificado como un número positivo o un vector de 3 elementos de números positivos. Utilice un vector para especificar la longitud de los tres semiejes principales en filas, columnas y planos. Estos valores corresponden a la longitud en el cartesiano, y las direcciones, respectivamente.yxz Utilice un escalar para especificar el radio de una esfera.

Tipos de datos: double

Desviación estándar del filtro gaussiano, especificada como un número positivo o vector de 3 elementos de números positivos. Si especifica un escalar, crea un kernel gaussiano cúbico.fspecial3

Tipos de datos: double

Forma del laplaciano, especificado como un escalar en el rango [0 1]. La suma de y no debe exceder 1.gamma1gamma2

Tipos de datos: double

Dirección de los degradados para el filtrado de Prewitt y Sobel, especificados como, o.'X''Y''Z'

Tipos de datos: char | string

Argumentos de salida

contraer todo

Kernel de correlación, devuelto como una matriz numérica.

Tipos de datos: double

Referencias

[1] Lindeberg, T., Scale-Space Theory in Computer Vision. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 1994.

[2] Geometry-Driven Diffusion in Computer Vision. Edited by B. M. ter Haar Romeny. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 1994.

[3] Engel, K., M. Hadwiger, J. M. Kniss, C. Rezk-Salama, and D. Weiskopf. Real-Time Volume Graphics. Wellesley, MA: A K Peters, Ltd., 2006, pp. 112–114.

Capacidades ampliadas

Introducido en R2018b