在没有 nfilter 函数的情况下进行滑动 window（大小 MxN）以进行局部和自适应操作，如局部阈值？

Question

我需要一个 matlab 代码来使 MxN 滑动 window 没有 nfilter() 功能来进行自适应和局部操作，如自适应阈值。

例如，我想在每个矩形（MxN window中实现OTSU的阈值方法 graythresh() ) 不是 pixel 到 pixel.

我写了这段代码，但它有一些问题：

im=imread('cameraman.tif');
imshow(im);figure,title('original image')
M=64; %lenght of window
N=64; %width of widow
[row,col]=size(im);
out=zeros(M,N);
out1=zeros(row,N);

for i=1:N:row
     for j=1:M:col
         mask=im(i:i+N-1,j:j+M-1);
         bw=im2bw(mask,graythresh(mask));
         out=[out,bw];imshow(out),title('output')
     end
%      out1=[out1;out];
%      out=zeros(M,N);
end
% figure,imshow(out1)

输入图像： http://i.stack.imgur.com/L0EZo.png

输出图像： http://i.stack.imgur.com/dmP9j.png

Answer 1

这是对我原来 post 的完全重写，因为我现在知道你想要做什么。您的代码确实有效，因为您想要提取 M x N distinct 邻域，对每个邻域执行 Otsu 算法，然后将这些邻域设置为输出图像。

但是，您没有正确构建最终图像。您正在按列堆叠邻域，但是您需要做的是，一旦到达图像的末尾列，就需要向下移动到下一行。要使您的代码正常工作，最简单的方法是在遍历列的循环中创建另一个矩阵，当您到达末尾时，将该矩阵逐行连接到输出图像。我已经从您的代码中删除了一些绒毛，以便快速进入我的观点：

im=imread('cameraman.tif');
M=64; %//height of window
N=64; %//width of widow
[row,col]=size(im);
out = []; %// Create output image

for i=1:N:row
     out1 = []; %// Inner matrix
     for j=1:M:col
         mask=im(i:i+N-1,j:j+M-1);
         bw=im2bw(mask,graythresh(mask));
         out1 = [out1 bw]; %// Concatenate column-wise
     end
     out = [out; out1]; %// Take inner matrix and concatenate row-wise
end
figure; subplot(1,2,1); imshow(im); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(out); title('Thresholded Image');

我将原始图像和阈值图像放在同一张图中，我们得到：

但是，因为在您上面的评论中提到您有 blockproc 可用，我建议您使用它来尽量减少您编写的代码量。 blockproc 允许您处理图像中不同的像素邻域。对于每个像素邻域，您可以对它们做任何您想做的事。在我们的例子中，我们想将 Otsu 的算法应用于每个块并对其进行阈值处理。您完全可以在一行中实现上述结果代码：

out = blockproc(im, [64 64], @(x) im2bw(x.data, graythresh(x.data)));

im 是输入图像，out 是输出图像。第二个参数告诉您每个块有多大，第三个函数是您编写的应用于每个块的自定义函数。此函数的输入是一个结构，其中 data 是一个结构元素，它为您提供图像中的块。因此，您可以像上面一样在相同的方法中使用 im2bw 和 graythresh，但是您将使用 data 字段来执行此操作。

更进一步，您说您还有 colfilt 可用，它与 blockproc 做同样的事情，但它会重塑图像，以便将邻域块放入列中，将函数应用于每一列，然后将图像重建回其原始尺寸。

因此：

out = colfilt(im, [64 64], 'distinct', @(x) im2bw(x, graythresh(x)));

你可以看到上面的语法和blockproc几乎一样，但是这里我们必须指定'distinct'标志来告诉colfilt我们想要不同的邻域，而不是重叠的。此外，众所周知 colfilt 比 blockproc 快（请参阅上面关于 colfilt - link 的文档）。

在没有 nfilter 函数的情况下进行滑动 window（大小 MxN）以进行局部和自适应操作，如局部阈值？

Make sliding window (size MxN) without nfilter function to do local and adaptive operation like local thresholding?

matlab

window

image-processing