R2017a中的非对称高斯滤波

Question

我想在MATLAB中对三维数据矩阵执行非对称高斯滤波。使用imgaussfilt3，我能够对称地完成它(在所有三个维度中都是相同的模糊)。但是，我只能给出西格玛的一个值，因此过滤在所有维度上都是相同的。

在另一个线程中，我发现了分离过滤并使用横向和垂直应用它的可能性(在这种情况下，它只是2D)。遗憾的是，我无法让它发挥作用(在一个小示例矩阵中使用imgaussfilt时，我一直得到不同的结果)，而fspecial的文档表明，不再推荐使用高斯模式，而是使用imgaussfilt。

提供一个例子：

matrix = rand(30,30,30);
sigma = 2;
matrix_symblur = imgaussfilt3(matrix,sigma);

我现在想要改变西格玛分别为1，2和3的方式，使得模糊效应对三维的影响是不同的。

我正在使用MATLAB R2017a。有人能帮忙吗？

Answer 1

imgaussfilt3函数已经可以开箱即用了。根据文档，sigma可以是(强调我的)

高斯分布的sigma标准差 0.5 (默认)-数字、实、正标量或3-元素向量

因此，要使第一个维度中的1、第二个维度中的2和第三个维度中的3具有一个西格玛，您可以按如下方式调用imgaussfilt3：

matrix = rand(30,30,30);
sigma = [1, 2, 3];
matrix_symblur = imgaussfilt3(matrix, sigma);