在MATLAB中使用索贝尔掩模运算符找到梯度

Question

我使用下面的代码来使用索贝尔掩模来掩盖图像。

for i=1:size(C,1)-2 
    for j=1:size(C,2)-2 
     %Sobel mask for x-direction: 
     Gx=((2*C(i+2,j+1)+C(i+2,j)+C(i+2,j+2))-(2*C(i,j+1)+C(i,j)+C(i,j+2))); 
     %Sobel mask for y-direction: 
     Gy=((2*C(i+1,j+2)+C(i,j+2)+C(i+2,j+2))-(2*C(i+1,j)+C(i,j)+C(i+2,j))); 

     %The gradient of the image 
     %B(i,j)=abs(Gx)+abs(Gy); 
     B(i,j)=sqrt(Gx.^2+Gy.^2); 
     direction = atan(Gy./Gx) 

    end 
end 

我的问题是，有时梯度方向值是作为“NaN”给出，如何避免它？

二，如何将梯度方向量化为八个区域并找到图像的特征向量？请有人帮助我。

Answer 1

下面是执行：

clc;clear;close; 

% Read the Image 
image=imread('girl.png'); 
f=rgb2gray(image); 

% Initializations 
Gx=zeros(size(f,1),size(f,2)); 
Gy=zeros(size(f,1),size(f,2)); 
Theta=zeros(size(f,1),size(f,2)); 
Edges=zeros(size(f,1),size(f,2)); 

% Sobel Filtering 
for x=2:size(f,1)-2 
    for y=2:size(f,2)-2 

    Gy(x,y)= (f(x-1,y+1) + 2*f(x,y+1) + f(x+1,y+1))... 
     -(f(x-1,y-1) + 2*f(x,y-1) + f(x+1,y-1)); 

    Gx(x,y)= (f(x+1,y-1) + 2*f(x+1,y) + f(x+1,y+1))... 
     -(f(x-1,y-1) + 2*f(x-1,y) + f(x-1,y+1)); 

    Theta(x,y)= atan(Gx(x,y)/Gy(x,y)); % Direction 

    Edges(x,y)=sqrt(Gx(x,y)^2 + Gy(x,y)^2); 

    end 
end 

结果：