ピクセルの近傍を計算する最も簡単な方法

Question

私は正と負の値からなる行列を持っています。私はこれらのことをする必要があります。

u(i,j)は、uのピクセルを示します。

1. ゼロクロッシングピクセルを計算します。これらは、u(i-1,j)とu(i+1,j)が反対の符号であるか、u(i,j-1)とu(i,j+1)が反対の符号である場合、グリッドのピクセルです。
2. 次に、これらのゼロクロスピクセルの周りの狭いバンドを計算する必要があります。狭帯域の幅は、各画素について(2r+1)X(2r+1)である。私はr=1を取っていますので、実際には、各ゼロクロスピクセルの8近傍のピクセルを取得しなければなりません。

私はこれをプログラムで行っています。下にそれを見てください。

%// calculate the zero crossing pixels 
front = isfront(u); 
%// calculate the narrow band of around the zero crossing pixels 
band = isband(u,front,1); 

私もisfrontとisband機能を付加しています。

function front = isfront(phi) 
%// grab the size of phi 
[n, m] = size(phi); 

%// create an boolean matrix whose value at each pixel is 0 or 1 
%// depending on whether that pixel is a front point or not 
front = zeros(size(phi)); 

%// A piecewise(Segmentation) linear approximation to the front is contructed by 
%// checking each pixels neighbour. Do not check pixels on border. 
for i = 2 : n - 1; 
    for j = 2 : m - 1; 
    if (phi(i-1,j)*phi(i+1,j)<0) || (phi(i,j-1)*phi(i,j+1)<0) 
     front(i,j) = 100; 
    else 
     front(i,j) = 0; 
    end 
    end 
end 

function band = isband(phi, front, width) 
%// grab size of phi 
[m, n] = size(phi); 

%// width=r=1; 
width = 1; 

[x,y] = find(front==100); 

%// create an boolean matrix whose value at each pixel is 0 or 1 
%// depending on whether that pixel is a band point or not 
band = zeros(m, n); 

%// for each pixel in phi 
for ii = 1:m 
    for jj = 1:n 
    for k = 1:size(x,1) 
     if (ii==x(k)) && (jj==y(k)) 
      band(ii-1,jj-1) = 100; band(ii-1,jj) = 100; band(ii-1,jj+1) = 100; 
      band(ii ,jj-1) = 100; band(ii ,jj) = 100; band(ii,jj+1) = 100; 
      band(ii+1,jj-1) = 100; band(ii+1,jj) = 100; band(ii+1,jj+1) = 100; 
     end 
    end 
    end 
end 

出力は:,だけでなく、計算時間以下に示す：

%// Computation time 

%// for isfront function 
Elapsed time is 0.003413 seconds. 

%// for isband function 
Elapsed time is 0.026188 seconds. 

私は正しい答えを得るかのコードが、タスクのための計算を実行すると、私の好みにはあまりにも多いです。それを行うより良い方法はありますか？特にisbandの機能は？コードをさらに最適化するにはどうすればよいですか？

ありがとうございます。

Answer 1

EitanTの提案によれば、すでに少なくともあなたが望むことを行うのはbwmorphです。

あなたは何の画像処理ツールボックスへのアクセス権を持っていない、またはちょうどそれを自分で行う上で主張しない場合：

あなたはベクトル化さ

front = zeros(n,m); 

zero_crossers = ... 
    phi(1:end-2,2:end-1).*phi(3:end,2:end-1) < 0 | ... 
    phi(2:end-1,1:end-2).*phi(2:end-1,3:end) < 0; 

front([... 
        false(1,m) 
    false(n-2,1) zero_crossers false(n-2,1) 
        false(1,m)     ]... 
) = 100; 

とisfrontでトリプルループを置き換えることができるとのことができます。この単一ループによってisbandを置き換えます。また

[n,m] = size(front); 
band = zeros(n,m); 
[x,y] = find(front); 
for ii = 1:numel(x) 
    band(... 
     max(x(ii)-width,1) : min(x(ii)+width,n),... 
     max(y(ii)-width,1) : min(y(ii)+width,m)) = 1; 
end 

、ミラノによって示唆されているように、あなたは画像を適用することができますdilati convolution経由で：さらに高速でなければなりません

kernel = ones(2*width+1);  
band = conv2(front, kernel); 
band = 100 * (band(width+1:end-width, width+1:end-width) > 0); 

。

そして、あなたはもちろん、他のいくつかのマイナーな最適化を持つことができます（isbandはfindは、より高速などであるように、あなたは論理的な配列としてfrontを渡すことができ、引数としてphiを必要としません）。

Answer 2

r == 1だけに興味がある場合は、makelutと対応する関数bwloolupを参照してください。

[EDIT]

% Let u(i,j) denote the pixels of the matrix u. Calculate the zero crossing 
% pixels. These are the pixels in the grid if u(i-1,j) and u(i+1,j) are of 
% opposite signs or u(i,j-1) and u(i,j+1) are of opposite signs. 

% First, create a function which will us if a pixel is a zero crossing 
% pixel, given its 8 neighbors. 

% uSign = u>0; % Note - 0 is treated as negative here. 

% uSign is 3x3, we are evaluating the center pixel uSign(2,2) 
zcFun = @(uSign) (uSign(1,2)~=uSign(3,2)) || (uSign(2,1)~=uSign(2,3)); 

% Make a look up table which tells us what the output should be for the 2^9 
% = 512 possible patterns of 3x3 arrays with 1's and 0's. 
lut = makelut(zcFun,3); 

% Test image 
im = double(imread('pout.tif')); 
% Create positve and negative values 
im = im -mean(im(:)); 

% Apply lookup table 
imSign = im>0; 
imZC = bwlookup(imSign,lut); 

imshowpair(im, imZC);