我目前正在研究从包含体素的 MRI 数据量中去除不均匀性。
我想在这些体积上应用索贝尔运算符来找到梯度。我熟悉二维索贝尔掩模和二维图像的邻域。
索贝尔面具：
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1
1 0 -1
2 0 -2
1 0 -1
(x,y) 的邻域：
(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)
现在我想将它应用到 3d 上。
请建议我应该如何进行？
谢谢。
维基百科对此有一个很好的介绍：http://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator http://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator
基本上，由于索贝尔滤波器是可分离的，因此您可以在 x、y 和 z 方向上连续应用一维滤波器。这些滤波器是维基百科上给出的 h(x) 和 h'(x)。这样做将使您能够获得应用 h'(x) 方向的边缘。
例如，如果执行 h(x)*h(y)*h'(z)，您将获得 z 方向上的边缘。
或者（成本更高），您可以计算整个 3D 3x3x3 内核并在 3D 中应用卷积。维基百科上也给出了 z 方向的内核。
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