smooth3

3차원 데이터 평활화

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    구문

    W = smooth3(V)
    W = smooth3(V,method)
    W = smooth3(V,method,size)
    W = smooth3(V,method,size,sd)

    설명

    W = smooth3(V)는 볼륨 데이터 V를 평활화한 후, 평활화된 데이터를 W에 반환합니다. W는 V와 동일한 차원의 double형 배열입니다.

    예제

    W = smooth3(V,method)는 지정된 평활화 방법을 사용하여 컨벌루션 커널을 정의하고 데이터를 평활화합니다.

    W = smooth3(V,method,size)는 평활화 방법에 쓰이는 3차원 윈도우 크기를 지정합니다.

    예제

    W = smooth3(V,method,size,sd)는 "gaussian" 평활화 방법의 표준편차를 지정합니다.

    예제

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    라이브 스크립트 열기

    mri 데이터 세트를 불러오고 D 변수에 저장된 4차원 배열을 3차원으로 압축합니다. 그런 다음 데이터를 평활화합니다.

    load mri
D = squeeze(D);
W = smooth3(D);

    원시 데이터와 평활화된 데이터를 등가곡면으로 표시합니다. 

    figure
tiledlayout(1,2)
nexttile
p1 = patch(isosurface(D,5),"FaceColor","cyan", ...
    "EdgeColor","none");
view(3)
daspect([1,1,0.4])
camlight
isonormals(D,p1)
title("Raw Data")

nexttile
p2 = patch(isosurface(W,5),"FaceColor","cyan", ...
    "EdgeColor","none");
view(3)
daspect([1,1,0.4])
camlight
isonormals(W,p2)
title("Smoothed Data")

    Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Raw Data contains an object of type patch. Axes object 2 with title Smoothed Data contains an object of type patch.

    라이브 스크립트 열기

    랜덤 데이터로 구성된 10×10×10 배열을 만듭니다. 3차원 윈도우 크기가 5인 "gaussian" 방법을 사용하여 데이터를 평활화합니다.

    data = rand(10,10,10);
data = smooth3(data,"gaussian",5);

    단면과 함께 데이터를 등가곡면으로 표시합니다.

    patch(isocaps(data,0.5), ...
   "FaceColor","interp","EdgeColor","none")
p1 = patch(isosurface(data,0.5), ...
   "FaceColor","blue","EdgeColor","none");
isonormals(data,p1)
view(3) 
axis vis3d tight
camlight left
lighting gouraud

    Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type patch.

    입력 인수

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    볼륨 데이터로, 3차원 배열로 지정됩니다.

    데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

    평활화 방법으로, 다음 필터 중 하나로 지정됩니다.

    • "box" — V의 각 윈도우에 대한 가중 이동평균입니다.

    • "gaussian" — V의 각 윈도우에 대한 가우스 가중 이동평균입니다.

    평활화 방법은 컨벌루션 커널을 결정합니다.

    선택된 평활화 방법의 윈도우 크기로, 양의 홀수 정수 요소를 3개 가진 벡터 또는 양의 홀수 정수 스칼라로 지정됩니다. size가 스칼라이면 size는 [size size size]로 해석됩니다.

    윈도우 크기는 데이터에 적용되는 평활화의 양을 결정합니다. 윈도우 크기가 커지면 평균화 과정에 더 많은 데이터 점이 사용되어 더 많이 평활화됩니다.

    "gaussian" 평활화 방법을 사용하는 경우, 표준편차와 윈도우 크기가 데이터에 적용되는 평활화의 양을 결정합니다.

    "gaussian" 평활화 방법의 표준편차로, 숫자형 값으로 지정됩니다. 표준편차 값이 커지면 필터 윈도우 내에서 평균화가 더 많이 적용됩니다.

    평활화 방법이 "box"로 설정된 경우 sd는 어떠한 영향도 미치지 않습니다.

    데이터형: single | double

    확장 기능

    모두 확장

    버전 내역

    R2006a 이전에 개발됨

    참고 항목

    함수

    도움말 항목