Столбчатые операции по соседству
B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)A путем перестройки каждого m-by- n блок A в столбец временной матрицы и последующее применение функции fun в эту матрицу. colfilt нулевые накладки A, при необходимости.
B = colfilt(A,[m n],[mblock nblock],block_type,fun)A в области размера mblock-by- nblock блоки для сохранения памяти. Обратите внимание, что результат операции не меняется при использовании [mblock nblock] аргумент.
Для примера, если [mblock nblock] является [3 4] и размер каждого блока составляет 16 на 16 пикселей, затем colfilt разделяет изображение на области размером 48 на 64 пикселя и обрабатывает каждую область отдельно.
Этот пример показов, как задать каждый пиксель выхода среднее значение окрестности входа пикселя 5 на 5 с помощью столбцовой обработки окрестностей.
Считайте полутоновое изображение в рабочую область.
I = imread('tire.tif');Выполните столбцевую фильтрацию. Функция mean вызывается для каждого района 5 на 5 пикселей.
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 использование для обработки изображений зависит от значения block_type.
|
Значение |
Описание |
|---|---|
|
|
|
|
|
|
Чтобы сохранить память, colfilt функция может разделить A в подызображения и обрабатывать по одному подызображению за раз. Это подразумевает, что fun может вызываться несколько раз, и что первый аргумент для fun может иметь разное количество столбцов каждый раз.