Question

我有一个用于8位图像分析的matlab脚本，我试图通过减去没有物体存在的背景来增强图像中的对象。我想在像素级别做的是：

if B-I>50 then E=I
else E=255-B-I

其中，B是背景，I是图片，E是我的增强图片。我知道我可以通过循环遍历图像矩阵的每个元素来做到这一点：

diff=imsubtract(B,I);
nrows=1024;
ncols=1360;
for r=1:nrows
     for c=1:ncols
         if diff(r,c)>50
             E=I(r,c);
         else
             E=255-diff(r,c);
         end
     end
 end

但是当拍摄多张照片时，这是相当慢的。我也尝试了以下内容：

 E=255-diff;
 E(diff>50)=I;

但收到以下错误：

在作业A(I) = B中， B和I中的元素数量必须是一样的。

有关优化此功能的任何提示都会受到极大的学徒谴责！

Answer 1

在赋值A（I）= B中，B和I中的元素数必须为同样的。

出现此错误的原因是您尝试将I的所有内容分配到E的子集（diff>50的那些像素）。您必须明确告诉MATLAB您希望将这些像素设置为I中的匹配像素。

E(diff>50)=I(diff>50);

顺便说一下，您应该谨慎使用imsubtract。对于I的值高于B的像素，这将导致零（如果您的值为uint8）。它可能没问题（如果您正在寻找绝对差异，或者只是B大于I的地方，则不是100％清楚）

Answer 2

如果您使用find()

，该怎么办？

ind = find(B-I>50)
E(ind) = I(ind)

% And then the ones that are not `B-I>50`
E(~ind) = 255-B(~ind)-I(~ind)

Answer 3

尝试使用逻辑索引的这种矢量化方法。我无法在图像上测试它，如果这样做会很好。

<强>代码

diff1=double(imsubtract(B,I));
E = double(I).*(diff1>50) + (255-diff1).*(diff1<=50);

您可能需要将数据类型转换回用于图像的无符号整数格式。

如何有效地循环遍历矩阵元素

3 个答案: