Matlab快速邻域运算

Question

我有一个问题。我有一个 Matrix A，其整数值介于 0 和 5 之间。 例如：

x=randi(5,10,10)

现在我想调用一个过滤器，大小为 3x3，它给了我最常见的值

我尝试了两种解决方案：

fun = @(z) mode(z(:));
y1 = nlfilter(x,[3 3],fun);

这需要很长时间......

和

y2 = colfilt(x,[3 3],'sliding',@mode);

这也需要很长时间。 我有一些非常大的矩阵，两种解决方案都需要很长时间。 有没有更快的方法？

Answer 1

+1 给@Floris 以获得使用hist 的绝佳建议。它非常快。不过你可以做得更好一点。 hist 是基于histc 的，可以替代使用。 histc 是一个编译函数，即不是用 Matlab 编写的，这就是解决方案更快的原因。

这是一个小函数，它试图概括 @Floris 所做的事情（该解决方案也返回一个向量而不是所需的矩阵）并实现您使用 nlfilter 和 colfilt 所做的事情。它不要求输入具有特定的维度并使用im2col 来有效地重新排列数据。事实上，前三行和对im2col 的调用与colfit 在您的情况下所做的几乎相同。

function a=intmodefilt(a,nhood)
[ma,na] = size(a);
aa(ma+nhood(1)-1,na+nhood(2)-1) = 0;
aa(floor((nhood(1)-1)/2)+(1:ma),floor((nhood(2)-1)/2)+(1:na)) = a;
[~,a(:)] = max(histc(im2col(aa,nhood,'sliding'),min(a(:))-1:max(a(:))));
a = a-1;

用法：

x = randi(5,10,10);
y3 = intmodefilt(x,[3 3]);

对于大型阵列，这比我机器上的 colfilt 快 75 倍以上。将hist 替换为histc 可实现两倍的加速。当然没有输入检查，因此该函数假定a 是所有整数，等等。

最后，请注意randi(IMAX,N,N) 返回的值在1:IMAX 范围内，而不是您所说的0:IMAX。

Answer 2

一个建议是重塑您的数组，使每个 3x3 块成为一个列向量。如果您的初始数组尺寸可以被 3 整除，这很简单。如果他们不这样做，您需要更加努力地工作。你需要重复这九次，从矩阵的不同偏移量开始——我将把它作为练习。

这里有一些代码显示了基本思想（仅使用 FreeMat 中可用的功能 - 我家里的机器上没有 Matlab...）：

N = 100;
A = randi(0,5*ones(3*N,3*N));
B = reshape(permute(reshape(A,[3 N 3 N]),[1 3 2 4]), [ 9 N*N]);
hh = hist(B, 0:5); % histogram of each 3x3 block: bin with largest value is the mode
[mm mi] = max(hh); % mi will contain bin with largest value
figure; hist(B(:),0:5); title 'histogram of B'; % flat, as expected
figure; hist(mi-1, 0:5); title 'histogram of mi' % not flat?...

下面是图：

奇怪的是，当您运行此代码时，mi 的分布并不平坦，而是偏向较小的值。当您检查直方图时，您会发现这是因为您经常会有多个包含“最大值”值的 bin。在这种情况下，您将获得第一个具有最大数量的 bin。这显然会严重扭曲您的结果；需要考虑的事情。更好的过滤器可能是中值过滤器 - 上下相邻像素数量相等的过滤器。这有一个独特的解决方案（而mode 最多可以有四个值，用于九个像素 - 即，四个 bin，每个 bin 有两个值）。

想一想。

今天无法向您展示mex 示例（计算机错误）；但是在 Mathworks 网站（以及整个网络）上有很多很好的例子，很容易理解。参见例如http://www.shawnlankton.com/2008/03/getting-started-with-mex-a-short-tutorial/