Question

我正在研究一种算法，该算法需要过滤3D矩阵（非稀疏，512 ^ 3）才能找到边缘。我只想在每个切片中找到边缘，所以我一直在做以下事情：

% 2D loop appaoch    
[x,y]=ndgrid(floor(-3*sigma):ceil(3*sigma),floor(-3*sigma):ceil(3*sigma));    
DGauss=-(x./(2*pi*sigma^4)).*exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sigma^2));    
filteredVolume = zeros(size(vol))    
for n = 1:size(vol,3)      
    filteredVolume(:,:,n) = imfilter(vol(:,:,n),DGauss,'conv','symmetric');    
end

我也尝试通过在整个卷上调用imfilter来做同样的事情：

% 3D matrix approach    
filteredVolume = imfilter(vol,DGauss,'conv','symmetric');

我比较了这两种方法的性能，但循环版本明显更快（6.5秒到20秒）。这种行为应该是预期的吗？如果是这样，为什么？

Answer 1

3D版本需要更长时间的原因是因为imfilter决定过滤器是不可分离的。函数imfilter>isSeparable说明如下：

function separable = isSeparable(a, h)

% check for filter separability only if the kernel has at least
% 289 elements [17x17] (non-double input) or 49 [7x7] (double input),
% both the image and the filter kernel are two-dimensional and the
% kernel is not a row or column vector, nor does it contain any NaNs of Infs

由于输入图像不是2D，因此函数返回false并完成2D过滤操作，而不是两个连续的1D过滤器，这些过滤器更快。

另外，imfilter没有受益于JIT编译器。所有的时间都花在编译函数images\private\imfilter_mex上。

过滤器的速度非常快

1 个答案: