MATLAB：二维图像的快速大西格玛平滑

我有一个处理大量2d灰度图像的程序，并且在处理每个图像（Matlab 2015b）时，目前多次使用imgaussfilt（）。就运行时间而言，这证明是非常昂贵的。我有几个较大的西格马值的例子，它似乎更昂贵（即imgaussfilt（image，[1,40]）... imgaussfilt（image，[10,15]））。MATLAB：二维图像的快速大西格玛平滑

有没有人知道任何更快的版本/方法高斯平滑？

我已经尝试过使用FFT/IFFT方法，但是这似乎需要比原生MATLAB imgaussfilt（）功能更长的时间。

也尝试了先后在X和Y维上运行高斯平滑，但这需要比本地imgaussfilt（）功能稍长一些。

不同的平滑方法也可以很好地工作，还有其他方法是否快得多？（尝试imboxfilt（）...只稍快，不如）。

在此先感谢

来源

2016-08-23 user3470496

你有没有试过用高斯内核的'imfilter'？ 'imfilter'使用英特尔集成性能基元进行高效过滤。 – rayryeng

为什么需要在处理一幅图像时多次应用此滤镜？也许你可以在一开始就使用它只有一次适当的大小 –

@rayryeng我试着imfilter与高斯内核 - 是相当快，但仍然比imgaussfilt（） – user3470496

一个最便宜的平滑方法，我能想到的是，简单地相邻像素的平均值：

A(i,j) = (A(i-1,j) + A(i+1,j) + A(i,j-1) + A(i,j+1) + w*A(i,j))/(4+w);

其中w=4是您所选择的一些加权因子。您可以在阵列circshift转移：

A(i-1,j) = circshift(A(i,j), [1 0]);

等假设您存储图像的所有N阵列中的A(x,y,N)，完整Matlab的命令是：

A = (w*A + circshift(A, [-1 0 0]) + circshift(A, [1 0 0]) + circshift(A, [0 -1 0]) + circshift(A, [0 1 0]))/(4+w);

来源

2016-08-23 18:13:36

从你的描述看来，你正在使用高度各向异性的过滤器，在这里[1,40]或[10,15]。如果情况确实如此，那么您的每个过滤器都与另一个过滤器无关，我建议使用积分图像进行图像平均。相关的matlab函数是integralimage和integralfilter。这不是高斯平滑，而是盒式过滤器。但是，一旦对输入图像进行计算，积分图像可以重复用于许多不同的滤波，并且滤波效果的强度与内核大小（！）无关，这可能不是imgaussfilter的情况。但是，也许你应该注意图像边界的效果。

来源

2016-08-24 12:07:48

通过选择框筛选器的正确大小，可以近似高斯模糊的效果。建议使用盒式过滤器的漂亮观察。 +1。 – rayryeng

MATLAB：二维图像的快速大西格玛平滑

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