使用GLCM減少紋理分析中的運行時間[Python]

我正在使用移動GLCM（灰度級共生矩陣）窗口來生成6641x2720圖像以生成其特徵圖像（像對比度，二次矩等Haralick功能）。但它需要永遠運行。 該代碼工作正常，因爲我已經在較小的圖像上進行了測試。但是，我需要讓它運行得更快。將尺寸縮小至25％（1661x680）需要30分鐘才能運行。我怎樣才能讓它跑得更快？下面的代碼：使用GLCM減少紋理分析中的運行時間[Python]

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from PIL import Image 
import time 
start_time = time.time() 
img = Image.open('/home/student/python/test50.jpg').convert('L') 
y=np.asarray(img, dtype=np.uint8) 
#plt.imshow(y, cmap = plt.get_cmap('gray'), vmin = 0, vmax = 255) 
contrast = np.zeros((y.shape[0], y.shape[1]), dtype = float) 

for i in range(0,y.shape[0]): 
    for j in range(0,y.shape[1]): 
     if i < 2 or i > (y.shape[0]-3) or j < 2 or j > (y.shape[1]-3): 
      continue 
     else: 
      s = y[(i-2):(i+3), (j-2):(j+3)] 
      glcm = greycomatrix(s, [1], [0], symmetric = True, normed = True) 
      contrast[i,j] = greycoprops(glcm, 'contrast') 
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 
plt.imshow(contrast, cmap = plt.get_cmap('gray'), vmin = 0, vmax = 255)

來源

2016-08-15 Abhi

也許你應該試試你的數據到4位[0-16]，而不是使用所有的256灰度值。查看http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.feature.html#skimage.feature.greycomatrix中的選項級別。 –

減少垃圾箱數量不會改變計算時間。 – FiReTiTi

'greycomatrix'在它的實現中有4個'for'循環，這意味着這個代碼可能有大約O（n ** 6）的執行時間。我不確定是否可以在不改寫'greycomatrix'和'greycoprops'功能的情況下減少這個特殊功能。 – callyalater

填寫一個GLCM是線性運算：你剛纔通過你的圖像/窗口上的所有像素，並填寫匹配的矩陣情況。你的問題是你對每個像素執行操作，而不僅僅是對圖像。所以在你的情況下，如果圖像尺寸是寬x高，窗尺寸是N×N，那麼總的複雜度是寬x高x（NxN + FeaturesComplexity），這非常糟糕。

有一個更快的解決方案，但實施起來比較困難。目標是減少矩陣填充操作。這個想法是逐行工作，前向前沿和後向前沿（原理已經用於獲得快速的數學形態學算子，參見here和here）。當你爲兩個連續的像素填充矩陣時，你重用了大部分的像素，實際上只有左邊和右邊的像素是不同的，所以分別是前向前和後向前。

這裏是尺寸3×3的一GLCM窗口的圖示：

X1 X2 X3 X4

X5 P1，P2，5233

X7 X8 X9 X10

當窗口以p1爲中心，使用像素：x1，x2，x3，x5，p2，x7，x8，x9。當窗口在p2上居中時，使用像素：x2，x3，4，p1，x6，x8，x9，x10。因此，對於p1，您使用x1，x5和x7，但不會將它們用於p2，但所有其他像素都是相同的。

該算法的思想是通常爲p1計算矩陣，但是當您移動到p2時，您將刪除後向前（x1，x2，x5），並添加前向（x4，x6，x10）。這大大減少了計算時間（線性代替數學形態學運算的二次方程）。這裏是該算法：

對於每一行：
-----填充基質（如通常）用於該行中的第一像素和你計算特徵
-----對於以下每個像素
----- -----添加前鋒（窗口中的新像素）
----- -----刪除後方前方（像素號更長的窗口）
----- -----計算功能

來源

2016-08-15 17:37:18 FiReTiTi

使用GLCM減少紋理分析中的運行時間[Python]

回答

相關問題