RGB轉換爲rgb規範。向量化

Question

我正在寫一段代碼，必須從RGB圖像轉換爲rgb標準化空間。我已經爲格式使用了，但運行速度太慢，我需要評估大量圖像。爲了加快速度，我試圖對矢量化函數進行全面的處理。我對當下如下：

 R = im(:,:,1); 
    G = im(:,:,2); 
    B = im(:,:,3); 

    r=reshape(R,[],1); 
    g=reshape(G,[],1); 
    b=reshape(B,[],1); 

    clear R G B; 

    VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:)); 
    VNormalizedGreen = g(:)/(r(:)+g(:)+b(:)); 
    VNormalizedBlue = b(:)/(r(:)+g(:)+b(:)); 

    NormalizedRed = reshape(VNormalizedRed,height,width); 
    NormalizedGreen = reshape(VNormalizedGreen,height,width); 
    NormalizedBlue = reshape(VNormalizedBlue,height,width); 

的主要問題是，當它到達VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:));它會顯示內存不足的錯誤（至極真的很奇怪，因爲我剛剛解放了相同大小的三個矢量）。是錯誤嗎？ （已解決）

它可能以更有效的方式執行相同的過程？

編輯：

使用馬丁sugestions後，我發現了重塑功能是沒有必要的，能夠做同樣的一個簡單的代碼：

 R = im(:,:,1); 
    G = im(:,:,2); 
    B = im(:,:,3); 

    NormalizedRed = R(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2); 
    NormalizedGreen = G(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2); 
    NormalizedBlue = B(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2); 

    norm(:,:,1) = NormalizedRed(:,:); 
    norm(:,:,2) = NormalizedGreen(:,:); 
    norm(:,:,3) = NormalizedBlue(:,:); 

Answer 1

我相信你想

VNormalizedRed = r(:)./(r(:)+g(:)+b(:)); 

請注意/前面的點，它指定逐個元素的除法。沒有點，你正在解決一個方程組 - 這可能不是你想要做的。這也可能解釋了爲什麼你會看到高內存消耗。

Answer 2

你的整個第一代碼可以在一個矢量線被改寫：

im_normalized = bsxfun(@rdivide, im, sum(im,3,'native')); 

你的第二個略加修改爲：

im_normalized = bsxfun(@rdivide, im, sqrt(sum(im.^2,3,'native'))); 

BTW，你應該知道使用的數據類型圖像，否則可以得到意想不到的結果（例如由於整數除法）。因此，我將圖像轉換爲double進行標準化計算前：

im = im2double(im);