MATLAB：二維圖像的快速大西格瑪平滑

我有一個處理大量2d灰度圖像的程序，並且在處理每個圖像（Matlab 2015b）時，目前多次使用imgaussfilt（）。就運行時間而言，這證明是非常昂貴的。我有幾個較大的西格馬值的例子，它似乎更昂貴（即imgaussfilt（image，[1,40]）... imgaussfilt（image，[10,15]））。MATLAB：二維圖像的快速大西格瑪平滑

有沒有人知道任何更快的版本/方法高斯平滑？

我已經嘗試過使用FFT/IFFT方法，但是這似乎需要比原生MATLAB imgaussfilt（）功能更長的時間。

也嘗試了先後在X和Y維上運行高斯平滑，但這需要比本地imgaussfilt（）功能稍長一些。

不同的平滑方法也可以很好地工作，還有其他方法是否快得多？（嘗試imboxfilt（）...只稍快，不如）。

在此先感謝

來源

2016-08-23 user3470496

你有沒有試過用高斯內核的'imfilter'？ 'imfilter'使用英特爾集成性能基元進行高效過濾。 – rayryeng

爲什麼需要在處理一幅圖像時多次應用此濾鏡？也許你可以在一開始就使用它只有一次適當的大小 –

@rayryeng我試着imfilter與高斯內核 - 是相當快，但仍然比imgaussfilt（） – user3470496

一個最便宜的平滑方法，我能想到的是，簡單地相鄰像素的平均值：

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);

其中w=4是您所選擇的一些加權因子。您可以在陣列circshift轉移：

A(i-1,j) = circshift(A(i,j), [1 0]);

等假設您存儲圖像的所有N陣列中的A(x,y,N)，完整Matlab的命令是：

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);

來源

2016-08-23 18:13:36

從你的描述看來，你正在使用高度各向異性的過濾器，在這裏[1,40]或[10,15]。如果情況確實如此，那麼您的每個過濾器都與另一個過濾器無關，我建議使用積分圖像進行圖像平均。相關的matlab函數是integralimage和integralfilter。這不是高斯平滑，而是盒式過濾器。但是，一旦對輸入圖像進行計算，積分圖像可以重複用於許多不同的濾波，並且濾波效果的強度與內核大小（！）無關，這可能不是imgaussfilter的情況。但是，也許你應該注意圖像邊界的效果。

來源

2016-08-24 12:07:48

通過選擇框篩選器的正確大小，可以近似高斯模糊的效果。建議使用盒式過濾器的漂亮觀察。 +1。 – rayryeng

MATLAB：二維圖像的快速大西格瑪平滑

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