我有一个非零(我们说=11
)元素的矩阵
a=zeros(6,3);
a(3,1)=11;
a(4,1)=11;
a(6,1)=11;
a(1,2)=11;
a
a =
0 11 0
0 0 0
11 0 0
11 0 0
0 0 0
11 0 0
我希望这些元素能够传播"相邻的零元素,意味着与非零相邻的所有零元素应该变为非零。上述案例的预期输出应为:
11 11 11
11 11 0
11 11 0
11 11 0
11 0 0
11 11 0
我的想法是将原始矩阵的梯度非零的所有点设置为非零:
[dx,dy] = gradient(a);
a(find(dx~=0))=11
a(find(dy~=0))=11
a =
11 11 11 0 0 0 11 11 0 11 11 0 0 0 0 11 11 0
a =
11 11 11 11 11 0 11 11 0 11 11 0 0 0 0 11 11 0
但它不起作用,因为对于非零元素包围的元素,梯度为零。对于我的例子中的元素(5,1):-5.5 + 5.5 = 0
有人可以建议一些替代方法吗?
答案 0 :(得分:5)
仅供参考,您所描述的内容更正式地称为dilation operation。
您尝试过的一些替代方案。
<强> 1 即可。如果您有图像处理工具箱,则可以使用带有十字形窗口的imdilate
。
% define a cross-shaped window
se = strel('diamond',1);
a = imdilate(a, se);
<强> 2 即可。如果您有图像处理工具箱,则可以使用ordfilt2
。这是使用十字形窗口执行最大过滤。
% build cross shaped window
win = [0 1 0
1 1 1
0 1 0];
% max filter
ord = sum(win(:));
a = ordfilt2(a, ord, win);
第3 即可。如果您没有图像处理工具箱,则可以通过改变逻辑索引来获得结果。
[r,c] = size(a);
idx1 = a>0;
idx2 = [idx1(2:end,:); false(1,c)];
idx3 = [false(1,c); idx1(1:(end-1),:)];
idx4 = [idx1(:,2:end) false(r,1)];
idx5 = [false(r,1) idx1(:,1:(end-1))];
idx_all = idx1 | idx2 | idx3 | idx4 | idx5;
a(idx_all) = 11;
答案 1 :(得分:4)
您可以使用conv2
查找邻居的索引:
mask = [ 0 1 0
1 0 1
0 1 0 ];
a(conv2(a,mask,'same')~=0)=11;
答案 2 :(得分:2)
正如您所指出的那样,渐变的概念在遇到[11 0 11]
或[11 0 11]'
时遇到了麻烦,但我们可以通过更改其中的数字来解决它。即[11 0 12]
的梯度为[-11 0.5 12]
。
clc; clear;
%data
a=zeros(6,3);
a(3,1)=11;
a(4,1)=11;
a(6,1)=11;
a(1,2)=11;
a
%change the number in the matrix
ind=find(a ~= 0);
a(ind)=rand(length(ind),1)*10;
%spread out non-zero elements
[dx,dy] = gradient(a);
a(find(dx~=0))=11;
a(find(dy~=0))=11;
a
输出:
a =
0 11 0
0 0 0
11 0 0
11 0 0
0 0 0
11 0 0
a =
11 11 11
11 11 0
11 11 0
11 11 0
11 0 0
11 11 0