RGB到规范rgb转换。矢量化

Question

我正在编写一段代码，它必须从RGB图像转换为rgb规范化空间。我已经让它与一个for格式工作，但它运行太慢，我需要评估很多图像。为了加快速度，我尝试将整个函数矢量化。我现在有以下几点：

     R = im(:,:,1);
     G = im(:,:,2);
     B = im(:,:,3);

     r=reshape(R,[],1);
     g=reshape(G,[],1);
     b=reshape(B,[],1);

     clear R G B;

     VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:));
     VNormalizedGreen = g(:)/(r(:)+g(:)+b(:));
     VNormalizedBlue = b(:)/(r(:)+g(:)+b(:));

     NormalizedRed = reshape(VNormalizedRed,height,width);
     NormalizedGreen = reshape(VNormalizedGreen,height,width);
     NormalizedBlue = reshape(VNormalizedBlue,height,width);

主要问题是，当到达VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:));时，它会显示内存不足的错误(wich非常奇怪，因为我刚刚释放了三个相同大小的向量)。是错误吗？(解决了)

是否有可能以更有效的方式进行同样的工作？

编辑：

在使用Martin sugestions之后，我发现没有必要使用reshape函数，因为它能够对一个简单的代码进行同样的操作：

     R = im(:,:,1);
     G = im(:,:,2);
     B = im(:,:,3);

     NormalizedRed = R(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);
     NormalizedGreen = G(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);
     NormalizedBlue = B(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);

     norm(:,:,1) = NormalizedRed(:,:);
     norm(:,:,2) = NormalizedGreen(:,:);
     norm(:,:,3) = NormalizedBlue(:,:);

Answer 1

我相信你想

VNormalizedRed = r(:)./(r(:)+g(:)+b(:));

注意/前面的点，它指定一个元素的除法.如果没有这个点，你就是在解一个方程组--这很可能不是你想要做的。这可能也解释了为什么你会看到高内存消耗。

Answer 2

可以用一条矢量化行重写整个第一段代码：

im_normalized = bsxfun(@rdivide, im, sum(im,3,'native'));

您的第二个稍微修改的版本如下：

im_normalized = bsxfun(@rdivide, im, sqrt(sum(im.^2,3,'native')));

顺便说一句，您应该知道用于图像的数据类型，否则可能会得到意想不到的结果(例如，由于整数除法)。因此，在执行规范化计算之前，我会将图像转换为double：

im = im2double(im);