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GradientFilter[image, r]
image の勾配の大きさに対応する画像を，画素半径 r のガウシアン(Gaussian)の離散導関数を使って計算して与える．
GradientFilter[image, {r, 
}]
標準偏差が のガウシアンを用いる．
GradientFilter[image, {{r1, r2}, ...}]
垂直方向と水平方向に半径 
等のガウシアンを用いる．
GradientFilter[data, ...]
データの配列に勾配フィルタを掛ける．
詳細とオプション
- GradientFilterは任意のグレースケールおよび多チャンネルの画像に使うことができる．
- GradientFilterは3Dおよび2D画像，また任意階数のデータ配列に使うことができる．
- 1チャンネル画像とデータについては，勾配の大きさは画素の位置における勾配
のユークリッドノルムであり，各次元でガウシアンの離散導関数を使って近似されている． - 多チャンネル画像については，ヤコビ行列
を
と定義する．この場合，
はチャンネル 
の勾配である．勾配の大きさは，
の最大固有値の平方根である． - GradientFilter[image, ...]は常に1チャンネル画像を返す．
- GradientFilter[image, r]はGradientFilter[image, {r, r/2}]に等しい．
- 指定可能なオプション：
-
Method "Bessel" たたみ込みカーネル Padding "Fixed" 充填方法 WorkingPrecision Automatic 使用精度 "NonMaxSuppression" False 非最大抑制を使うかどうか - GradientFilter[image, ...]はデフォルトで image と同じ次元の画像を返す．
- Padding->Noneの設定では，GradientFilter[image, ...]は一般に image より小さい画像を返す．
- GradientFilter[data, ...]では，data は任意の階数の配列でよく，数値の項と同様に記号の項も含むことができる．
- Methodの可能な設定値：
-
"Bessel" 標準化されたベッセル導関数カーネル，Cannyエッジ検出に使われる "Gaussian" 標準化されたガウス導関数カーネル，Cannyエッジ検出に使われる "ShenCastan" 指数関数の一次導関数 "Sobel" Sobelエッジ検出カーネルの二項一般化 {kernel1,kernel2,...} 各次元で指定された明示的なカーネル
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