У меня есть программа, которая обрабатывает большие наборы двухмерных изображений в оттенках серого и в настоящее время использует imgaussfilt() несколько раз при обработке каждого изображения (Matlab 2015b). Это оказывается очень затратным с точки зрения времени выполнения. У меня есть несколько случаев больших значений сигмы, которые кажутся более дорогостоящими (например, imgaussfilt (изображение, [1,40])... imgaussfilt (изображение, [10,15])).
Кто-нибудь знает какие-либо более быстрые версии/методы сглаживания по Гауссу?
Я пытался использовать метод FFT/IFFT, но это, похоже, занимает значительно больше времени, чем родная функция MATLAB imgaussfilt().
Также пробовал запускать сглаживание по Гауссу последовательно по X, а затем по Y, но это занимает немного больше времени, чем встроенная функция imgaussfilt().
Другой метод сглаживания также может работать нормально, есть ли другие методы, которые значительно быстрее? (пробовал imboxfilt()... только немного быстрее и не так хорошо).
заранее спасибо
Ответ 1 · рейтинг 1 · C. Rahn
Судя по вашему описанию, вы используете сильно анизотропные фильтры, здесь [1,40] или [10,15]. Если это действительно так, так что каждый из ваших фильтров не связан с другим, я рекомендую использовать усреднение изображений с помощью интегральных изображений. Соответствующими функциями Matlab являются IntegerImage и Integerfilter. Это не сглаживание по Гауссу, а блочный фильтр. Однако, однажды вычисленное для входного изображения, интегральное изображение может быть повторно использовано для многих различных фильтров, а сила эффекта фильтра не зависит от размера ядра (!), что, вероятно, не относится к imgaussfilter. Однако, возможно, вам следует позаботиться об эффектах на границах изображения.
Ответ 2 · Airidas Korolkovas
Один из самых дешевых методов сглаживания, который я могу придумать, - просто взять среднее значение соседних пикселей:
A(i,j) = (A(i-1,j) + A(i+1,j) + A(i,j-1) + A(i,j+1) + w*A(i,j))/(4+w);
где w=4 - некоторый весовой коэффициент по вашему выбору. Вы можете сдвинуть массив с помощью circshift:
A(i-1,j) = circshift(A(i,j), [1 0]);
и поэтому, предполагая, что вы храните все N ваших изображений в массиве A(x,y,N), полная команда Matlab:
A = (w*A + circshift(A, [-1 0 0]) + circshift(A, [1 0 0]) + circshift(A, [0 -1 0]) + circshift(A, [0 1 0]))/(4+w);
