如何处理边缘情况：For 循环和取模

Question

我正在尝试对这样的图像应用基本图像处理： 我的 for 循环完全符合我的要求：它允许我找到强度最高的像素，并记住坐标那个像素。但是，只要遇到rows 的倍数（在本例中等于 18），代码就会中断。

例如，这个图像的长度（image 的rows * columns）是 414。所以有 414/18 = 23 种程序失败的情况（即列数）。 也许有更好的方法来实现我的目标，但这是我能想到的唯一方法，即按像素强度对图像进行排序，同时还知道每个像素的坐标。很高兴接受替代代码的建议，但如果有人知道如何处理mod(x,18) = 0 的情况（即当向量的索引可被总行数整除时），那就太好了。

image = imread('test.tif');      % feed program an image
image_vector = image(:);         % vectorize image

[sortMax,sortIndex] = sort(image_vector, 'descend');   % sort vector so 
                              %that highest intensity pixels are at top
max_sort = [];
[rows,cols] = size(image);

for i=1:length(image_vector)
   x = mod(sortIndex(i,1),rows);         % retrieve original coordinates 
                                         % of pixels from matrix "image"
   y = floor(sortIndex(i,1)/rows) +1;
   if image(x,y) > 0.5 * max            % filter out background noise
      max_sort(i,:) = [x,y];
   else
      continue
   end
end

Answer 1

您知道 MATLAB 索引从 1 开始，因为您在计算 y 时执行了 +1。但是你忘了先从索引中减去 1。这是正确的计算：

index = sortIndex(i,1) - 1;
x = mod(index,rows) + 1;
y = floor(index/rows) + 1;

此计算由函数ind2sub 执行，我建议您使用。

编辑：实际上，ind2sub 相当于：

x = rem(sortIndex(i,1) - 1, rows) + 1;
y = (sortIndex(i,1) - x) / rows + 1;

（您可以通过输入 edit ind2sub 看到这一点。rem 和 mod 对于正输入是相同的，因此 x 的计算方式相同。但是对于计算 y，它们避免了 floor，我猜猜它的效率略高。

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还要注意

image(x,y)

与

相同

image(sortIndex(i,1))

即可以直接使用线性索引索引到二维数组中。