图像梯度分块 matlab

图像梯度分块是一种图像处理技术，用于提取图像的局部特征。在Matlab中，可以使用以下步骤实现图像梯度分块：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

2. 将图像分块，每个块的大小可以根据具体需求进行调整。

3. 对每个块计算其梯度，可以使用内置函数“gradient”。

4. 将每个块的梯度结果拼接起来，形成一个梯度图像。

下面是一个简单的Matlab代码示例，演示如何实现图像梯度分块：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('lena.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 定义块大小
blockSize = 16;

% 将图像分块
[rows, cols] = size(grayImg);
numRows = floor(rows / blockSize);
numCols = floor(cols / blockSize);
for i = 1:numRows
    rowStart = (i-1) * blockSize + 1;
    rowEnd = i * blockSize;
    for j = 1:numCols
        colStart = (j-1) * blockSize + 1;
        colEnd = j * blockSize;
        block = grayImg(rowStart:rowEnd, colStart:colEnd);
        
        % 对每个块计算梯度
        [gx, gy] = gradient(double(block));
        gradMag = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
        gradMag = uint8(gradMag);
        
        % 将每个块的梯度结果拼接起来
        if j == 1
            rowGrad = gradMag;
        else
            rowGrad = [rowGrad, gradMag];
        end
    end
    if i == 1
        gradImg = rowGrad;
    else
        gradImg = [gradImg; rowGrad];
    end
end

% 显示梯度图像
imshow(gradImg);

在这个示例中，我们将lena图像分成了16x16的块，对每个块计算了梯度，并将每个块的梯度结果拼接起来形成了一个梯度图像。你可以根据自己的需求调整块大小和其他参数。