Соседство и обработка блоков

Определите кварталы и блоки для фильтрации и операций ввода-вывода

Некоторые операции обработки изображений включают обработку изображения в секциях, а не обработку всего изображения сразу. Операция скользящего соседства обрабатывает изображение по одному пикселю за раз, применяя алгоритм к каждому соседу пикселей. При отдельной обработке блоков изображение разделяется на блоки одинаковых размеров без перекрытия, и алгоритм применяется к каждому отдельному блоку. Окрестности и блоки затем собираются повторно, чтобы сформировать выходное изображение.

Функции

blockprocОтдельная обработка блоков для изображения
bestblkОпределите оптимальный размер блока для обработки блоков
nlfilterОбщие операции скольжения по соседству
col2imПереставьте матричные столбцы в блоки
colfiltСтолбчатые операции по соседству
im2colПереставьте блоки изображений в столбцы

Классы

ImageAdapterИнтерфейс для ввода-вывода изображений

Темы

Соседство или обработка блоков: обзор

Разделите изображение на разделы, называемые блоками или районами, чтобы уменьшить память, необходимую для обработки изображения.

Операции скользящего соседства

Операцию скользящего соседства выполняют по одному пикселю за раз, используя информацию о окрестности пикселя.

Отдельная обработка блоков

Отдельная обработка блоков делит изображение на неперекрывающиеся прямоугольные участки, которые могут обрабатываться индивидуально.

Размер и эффективность блоков

Использование больших размеров блоков сокращает общее время расчета, но требует большей памяти для обработки каждого блока.

Используйте столбчатую обработку для ускорения операций скольжения по соседству или отдельных блоков

Измените форму скользящих кварталов и отдельных блоков, чтобы уменьшить время выполнения обработки изображения.

Выполните обработку блоков для файлов изображений в неподдерживаемых форматах

Чтобы работать с данными изображений в форматах файлов, не поддерживаемых функциями обработки блоков, создайте класс, который управляет файлами на основе области.

Параллельная обработка блоков на больших файлах изображений

Если у вас есть лицензия Parallel Computing Toolbox™, вы можете использовать несколько процессорных ядер на своей машине, чтобы улучшить эффективность blockproc.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте