图像中的部分图像块进行卷积化为矩阵之后怎么算图像块里每个像素点的梯度MATLAB 10C

对图像中的部分图像块进行卷积化为矩阵之后怎么算图像块里每个像素点的梯度,我卷积之后就不会了,有MATLAB编码,没有大佬可以帮帮我。
for k=1:length(corners)
for i=1:32
for j=1:31
if corners(k).y<=480 && corners(k).x<=480
B(i,j)=A(corners(k).y+i,corners(k).x+j);
end
end
end
cov_B=imfilter(B,a,'conv','replicate','same');
cell_B(k)={cov_B};
end

c++

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0.0f : 1.0f / vcMag; vec_x *= scale; vec_y *= scale; pVectr[2*index] = vec_x; pVectr[2*index + 1] = vec_y; } } } /*------------------------------------------------------------*/ /*数据规整------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/ void NormalizVectrs(int n_xres, int n_yres, float* pVectr) { for(int j = 0; j < n_yres; j++) { for(int i = 0; i< n_xres; i++) { int index = (j * n_xres + i) << 1; float vcMag = float( sqrt( double(pVectr[index] * pVectr[index] + pVectr[index + 1] * pVectr[index + 1]) ) ); float scale = (vcMag == 0.0f) ? 0.0f : 1.0f / vcMag; pVectr[index ] *= scale;//矢量分量的放大倍数,越大,速度越大,程序运行速度会减慢,但效果会更清晰 pVectr[index + 1] *= scale; }//for }//for } /*--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/ /*生成白噪声----------------------------------------------------*/ void MakeWhiteNoise(int n_xres, int n_yres, unsigned char* pNoise) { for(int j = 0; j < n_yres; j++) { for(int i = 0; i< n_xres; i++) { int r = rand(); r = ( (r & 0xff) + ( (r & 0xff00) >> 8 ) ) & 0xff;// pNoise[j * n_xres + i] = (unsigned char) r; } } } /*--------------------------------------------------------------*/ /*卷积核LUTsiz = DISCRETE_FILTER_SIZE ----------------------*/ void GenBoxFiltrLUT(int LUTsiz, float* p_LUT0, float* p_LUT1) { for(int i = 0; i < LUTsiz; i++) { p_LUT0[i] = p_LUT1[i] = (float)i; } } /*----------------------------------------------------------*/ /*写文件----------------------------------------------------------------------*/ void WriteImage2PPM(int n_xres, int n_yres, unsigned char* pImage, char* f_name) { FILE* o_file; if( (o_file = fopen(f_name, "w") ) == NULL ) { printf("Can't open output file\n"); return; } fprintf(o_file, "P6\n%d %d\n255\n", n_xres, n_yres); for(int j = 0; j < n_yres; j++) { for(int i = 0; i< n_xres; i++) { unsigned char unchar = pImage[j * n_xres + i]; fprintf(o_file, "%c%c%c", unchar, unchar, unchar); } } fclose(o_file); o_file = NULL; } /*-----------------------------------------------------------------------------*/ /*计算像素点------------------------------------------------------------------------------------------------*/ void FlowImagingLIC(int n_xres, int n_yres, float* pVectr, unsigned char* pNoise, unsigned char* pImage, float* p_LUT0, float* p_LUT1, float krnlen) { int vec_id = 0; int advDir = 0; //方向 int advcts = 0; //追踪的步数 int ADVCTS = int(krnlen * 3);//追踪的最大步数 float vctr_x = 0; //速度x分量 float vctr_y = 0; //速度y分量 float clp0_x = 0; //当前点x坐标 float clp0_y = 0; //当前点y坐标 float clp1_x = 0; //下一点x坐标 float clp1_y = 0; //下一点y坐标 float samp_x = 0; //采样点x坐标 float samp_y = 0; //采样点y坐标 float tmpLen = 0; //临时长度 float segLen = 0; //每段长度 float curLen = 0; //当前的流线长度 float prvLen = 0; //上一条流线长度 float W_ACUM = 0; //计算权重之和 float texVal = 0; //纹理的灰度值 float smpWgt = 0; //当前采样点的权重值 float t_acum[2]; //输入纹理对应流线上的灰度值之和 float w_acum[2]; //权重之和 float* wgtLUT = NULL;//权重查找表 float len2ID = (DISCRETE_FILTER_SIZE - 1) / krnlen;//将曲线长度映射到卷积核的某一项 //krnlen等于LOWPASS_FILTR_LENGTH for(int j = 0; j < n_yres; j++) { for(int i = 0; i < n_xres; i++) { t_acum[0] = t_acum[1] = w_acum[0] = w_acum[1] = 0.0f; //追踪方向,正向流线与反向流线 for(advDir = 0; advDir < 2; advDir++) { //**初始化追踪步数、追踪长度、种子点位置 advcts = 0; curLen = 0.0f; clp0_x = i + 0.5f; clp0_y = j + 0.5f; //**获取相应的卷积核 wgtLUT = (advDir == 0) ? p_LUT0 : p_LUT1; //**循环终止条件:流线追踪的足够长或者到达了涡流的中心 while(curLen < krnlen && advcts < ADVCTS) { //**获得采样点的矢量数据 vec_id = ( int(clp0_y) * n_xres + int(clp0_x) ) << 1; vctr_x = pVectr[vec_id ]; vctr_y = pVectr[vec_id + 1]; //**若为关键点即一般情况下为涡流的中心时,跳出本次追踪 if( vctr_x == 0 && vctr_y == 0) { t_acum[advDir] = (advcts == 0) ? 0.0f : t_acum[advDir]; w_acum[advDir] = (advcts == 0) ? 1.0f : w_acum[advDir]; break; } //**正向追踪或反向追踪 vctr_x = (advDir == 0) ? vctr_x : -vctr_x; vctr_y = (advDir == 0) ? vctr_y : -vctr_y; segLen = LINE_SQUARE_CLIP_MAX; segLen = (vctr_x < -VECTOR_COMPONENT_MIN) ? ( int( clp0_x ) - clp0_x ) / vctr_x : segLen; segLen = (vctr_x > VECTOR_COMPONENT_MIN) ? ( int( int(clp0_x) + 1.5f ) - clp0_x ) / vctr_x : segLen; segLen = (vctr_y < -VECTOR_COMPONENT_MIN) ? ( ( (tmpLen = ( int( clp0_y ) - clp0_y ) / vctr_y) < segLen) ? tmpLen : segLen) : segLen; segLen = (vctr_y > VECTOR_COMPONENT_MIN) ? ( ( (tmpLen = ( int( int(clp0_y) + 1.5f ) - clp0_y ) / vctr_y) < segLen) ? tmpLen : segLen) : segLen; prvLen = curLen; curLen += segLen; segLen += 0.0004f;//如何不增加的话,还是会出现问题 //**判断长度 segLen = (curLen > krnlen) ? ( (curLen = krnlen) - prvLen ) : segLen; //**获取下一个追踪点位置 clp1_x = clp0_x + vctr_x * segLen; clp1_y = clp0_y + vctr_y * segLen; //**计算采样点位置 samp_x = (clp0_x + clp1_x) * 0.5f; samp_y = (clp0_y + clp1_y) * 0.5f; ///获取纹理采样点的灰度值->这里如果采用插值的话或者效果应该又是另一个样子 texVal = pNoise[ int(samp_y) * n_xres + int(samp_x) ]; W_ACUM = wgtLUT[ int(curLen * len2ID) ]; smpWgt = W_ACUM - w_acum[advDir]; w_acum[advDir] = W_ACUM; t_acum[advDir] += texVal * smpWgt; advcts ++; clp0_x = clp1_x; clp0_y = clp1_y; if( clp0_x < 0.0f || clp0_x >= n_xres || clp0_y < 0.0f || clp0_y >= n_yres) { break; } }//while }//for texVal = (t_acum[0] + t_acum[1]) / (w_acum[0] + w_acum[1]); texVal = (texVal < 0.0f) ? 0.0f : texVal; texVal = (texVal > 255.0f) ? 255.0f : texVal; pImage[j * n_xres + i] = (unsigned char)texVal; }//for }//for } /*----------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
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