Постолбцовые операции окружения
B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)B = colfilt(A,[m n],[mblock nblock],block_type,fun)B = colfilt(A,'indexed',___)B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)A путем реорганизации каждого m-by-n блок A в столбец временной матрицы, и затем применения функционального fun к этой матрице. нулевые клавиатуры colfilt A, при необходимости.
B = colfilt(A,[m n],[mblock nblock],block_type,fun)A на области размера mblock-by-nblock блоки, чтобы сохранить память. Обратите внимание на то, что результат операции не изменяется при использовании аргумента [mblock nblock].
Например, если [mblock nblock] является [3 4], и размер каждого блока является 16 16 пикселями, то colfilt подразделяет изображение на области размера 48 64 пиксели и процессы каждая область отдельно.
Этот пример показывает, как установить каждый выходной пиксель на среднее значение окружения входного пикселя 5 на 5 с помощью постолбцовой обработки окружения.
Считайте полутоновое изображение в рабочую область.
I = imread('tire.tif');Выполните по столбцам фильтрацию. Функциональный mean называется на каждом пиксельном окружении 5 на 5.
I2 = uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding',@mean));Отобразите оригинальное изображение и отфильтрованное изображение.
imshow(I)
title('Original Image')
figure
imshow(I2)
title('Filtered Image')
Алгоритм, который colfilt использует для изображений процесса, зависит от значения block_type.
|
Значение |
Описание |
|---|---|
|
|
|
|
|
|
Чтобы сохранить память, colfilt, функциональная сила делит A на подызображения и обрабатывает одно подызображение за один раз. Это подразумевает, что fun может быть назван многократно, и что первый аргумент к fun может иметь различное количество столбцов каждый раз.