Question

数据：假设我有一个2000行乘500列矩阵（图像）

我需要：计算64行的FFT乘以上列数据的10列。换句话说，我想计算在整个数据矩阵中运行的64X10窗口的FFT。 FFT结果用于计算标量值（比如峰值幅度频率），用于创建新的“FFT值”图像。

现在，我需要最终的FFT图像与原始数据（2000 X 500）相同。

在MATLAB中实现这一目标的最快方法是什么？我目前正在使用相对较慢的循环。我还使用插值将最终图像调整为原始数据大小。

Answer 1

正如@EitanT指出的那样，您可以使用blockproc进行图像J.的批处理块处理。但是您应该将函数句柄定义为

fun = @(block_struct) fft2(block_struct.data);
B = blockproc(J, [64 10], fun);

对于[2000 x 500]矩阵，这将为您提供复数傅立叶值的[2000 x 500]输出，在具有{{1的本地支持（FFT输入的大小）的子采样像素位置处进行评估}}。现在，用单个值替换这些值，例如使用峰值对数幅度，您可以进一步指定

[64 x 10]

然后输出是块补丁值的[2000/64 x 500/10]输出，您可以通过最近邻插值（或其他更平滑的版本）将其调整为所需的[2000 x 500]原始值大小

fun = @(block_struct) max(max(log(abs(fft2(block_struct.data)))));
B = blockproc(J, [64 10], fun);

我可以提供一个真实的图片示例，如果它会进一步帮助。

更新：要获得重叠的阻止，您可以使用C = imresize(B, [2000 500], 'nearest');的{{1}}选项设置重叠'Bordersize'，以便最终的窗口大小为{{ 1}}仍然是[64,10]的大小。示例：

blockproc

但是，这可以保留完整的傅里叶响应，而不是上面带有[V H]的单值版本。

另请参阅此帖子，了解如何使用[M + 2*V, N + 2*H] Dealing with “Really Big” Images: Block Processing进行过滤。

Answer 2

如果要在较大矩阵中的各个不同块上应用相同的函数（在您的情况下，二维傅里叶变换），您可以使用blkproc函数执行此操作，该函数将在较新的位置替换MATLAB由blockproc发布。

但是，我推断您希望以“滑动窗口”方式对重叠块应用fft2。为此，您可以将colfilt与'sliding'选项一起使用。请注意，我们在每个块上应用的函数是fft：

block_size = [64, 10];
temp_size = 5 * block_size;
col_func = @(x)cellfun(@(y)max(max(abs(fft2(y)))), num2cell(x, 1), 'Un', 0);
B = colfilt(A, block_size, 10 * block_size, 'sliding', col_func);

这是如何工作的？ colfilt通过将每个“滑动”块重新排列到新临时矩阵的单独列中来处理矩阵A，然后将col_func应用于此新矩阵。 col_func依次将每列恢复为原始块并在其上应用fft2，为每列返回最大幅度值。

需要注意的重要事项：

由于这个提到的临时矩阵包括所有可能的“滑动”块，因此内存可能是一种限制。因此，为了在计算中使用更少的内存，colfilt将原始矩阵A分解为temp_size的子矩阵，并分别对每个矩阵执行计算。当然，结果矩阵B仍然是相同的。
结果矩阵B中的每个元素都是从相应的块邻域计算出来的。图像越大，处理的块越多，因此计算时间将以几何方式增加。我相信你必须等待很长时间，直到MATLAB完成处理2000 x 500矩阵上的所有滑动窗口。

用于2D矩阵数据的MATLAB加窗FFT（图像）

2 个答案: