如何計算圖像I中所有子圖像的平均值

Question

我有一個任務是計算從輸入圖像I提取的子圖像的平均值。讓我們來解釋我的任務。我有一個圖像I（即9x9）和一個窗口（即尺寸爲3x3）。該窗口將從圖像的左上角到右下角運行。因此，它會將輸入圖像提取到多個子圖像中。我想計算這些子圖像的平均值。你能給我建議一些matlab代碼來計算它嗎？

這是我的解決方案。但它不起作用。

• 首先，我定義的窗口爲高斯
• 其次，高斯函數將從左上使用到右下卷積函數運行。 （需要注意的是，必須使用高斯核）

• 計算每個子窗口

  %% Given Image I,Defined a Gaussian Kernel 
  sigma=3; 
  K=fspecial('gaussian',round(2*sigma)*2+1,sigma);  
  KI=conv2(I,K,'same'); 
  %% mean value 
  mean(KI) 
  

  的平均值在這裏的問題是，平均值關閉所有子圖像將有大小相似的圖像I因爲圖像中的每個像素都會產生一個子圖像。但我的代碼只返回一個值。什麼是問題？

Answer 1

如果這是你來計算各個子圖像中的平均值，一旦你與高斯內核過濾你的形象的願望，只要你的卷積圖像與mean or average filter。這將收集您的原始圖像和每個輸出位置的子圖像，您將計算平均值。

在初始假設屏幕尺寸爲3 x 3的情況下，只需將conv2與具有全部1/9係數的3 x 3屏蔽結合使用即可。換句話說：

%// Your code 
%% Given Image I,Defined a Gaussian Kernel 
sigma=3; 
K=fspecial('gaussian',round(2*sigma)*2+1,sigma);  
KI=conv2(I,K,'same'); 

%// New code 
mask = (1/9)*ones(3,3); 
out = conv2(KI, mask, 'same'); 

在out每個位置會給你什麼樣的平均值是在您的高斯濾波結果每個3×3子圖像。

您還可以使用fspecial與標記average並指定掩碼的大小/寬度來創建平均掩碼。鑑於你已經在你的代碼中使用它，你已經知道它的存在。同樣，你也可以這樣做：

mask = fspecial('average', 3); 

上面的代碼假定寬度和麪罩的高度是一樣的，所以它會創造一切1/9係數的3×3面具。

除了

conv2被設計用於一般的2D信號。如果您想要過濾圖片，我建議您改用imfilter。您應該可以訪問它，因爲fspecial是圖像處理工具箱的一部分，所以imfilter也是如此。 imfilter已知比conv2效率更高，並且如果可用的話也使用Intel Integrated Performance Primitives (Intel IPP)（基本上，如果您在具有支持IPP的Intel處理器的計算機上運行MATLAB）。因此，你應該執行你的過濾是這樣的：

%// Your code 
%% Given Image I,Defined a Gaussian Kernel 
sigma=3; 
K=fspecial('gaussian',round(2*sigma)*2+1,sigma);  
KI=imfilter(I,K,'replicate'); %// CHANGE 

%// New code 
mask = fspecial('average', 3); 
out = imfilter(KI, mask, 'replicate'); %// CHANGE 

的replicate標誌是處理邊界條件。當您的蒙版超出原始圖像的邊界時，replicate只會複製圖像每一邊的邊框，以便在執行濾鏡時蒙版可以舒適地適合圖像。

編輯

鑑於你的評論，你想提取見於KI子圖像。您可以使用功能強大的im2col功能，它是圖像處理工具箱的一部分。你怎麼稱呼它，像這樣：

B = im2col(A,[m n]); 

A將是你的輸入圖像，並B將是一個矩陣是大小mn x L的地方L是存在於你的形象和m可能的子圖像的總數量，n分別是每個子圖像的高度和寬度。 im2col的工作原理是，對於圖像中存在的每個子圖像，它會對它們進行扭曲，以使其適合於B中的單個列。因此，B中的每一列都會生成一個單獨的子圖像，該子圖像被翹曲成一列。然後，您可以使用B中的每列進行GMM建模。

但是，im2col只返回不超出邊界的有效子圖像。如果你想要處理邊緣和角落的情況下，你需要墊第一個圖像。使用padarray來方便填充。因此，你要問什麼，我們只是做：

Apad = padarray(KI, [1 1], 'replicate'); 
B = im2col(Apad, [3 3]); 

第一行代碼將墊的圖像，讓您有包圍圖像的1個像素的邊界。這將允許您在邊界位置提取3 x 3個子圖像。我使用replicate標誌，以便您可以簡單地複製邊框像素。接下來，我們使用im2col，以便獲得3 x 3個子圖像，然後將其存儲在B中。因此，B將成爲9 x L矩陣，其中每列爲您提供3 x 3的子圖像。

請注意im2col翹曲列專業格式的這些列。這意味着對於您所擁有的每個子圖像而言，它會將子圖像中的每一列都疊加在一起，從而爲您提供9 x 1列。您將有L全部子圖像，並且它們水平連接以產生9 x L矩陣。此外，請記住，子圖像從頂部到底部被讀取爲，然後從左到右被讀取爲，因爲這是以列主要順序操作的MATLAB的性質。