将矩阵元素排除在性能计算之外

Question

我正在努力节省一些计算时间。我正在用著名的Lucas Kanade算法做一些图像处理。起点是贝克/西蒙的这篇论文。

我正在做这个Matlab，我也使用了一个背景减震器。我希望减震器将所有背景设置为0，或者有一个逻辑掩码，其中1作为前台，0作为背景。

我想要的是从计算中排除所有背景的矩阵元素。我的目标是节省计算时间。我知道我可以使用如下的语法

A(A>0) = ... 

但这在某种程度上行不通

B(A>0) = A.*C.*D

因为我收到了一个错误：

在赋值A(I) = B中，B和I中的元素数必须相同。

这可能是因为A、B和C三种元素加在一起比矩阵A有更多的元素。

在c代码中，我只需循环矩阵并检查像素值是否为0和继续。在这种情况下，节省了大量的计算。

然而，在matlab中，遍历矩阵的速度并不快。那么，有没有快速解决我的问题的方法呢？我对这里的问题找不到足够的解决办法。

我假设任何人都感兴趣:我试图使用稳健的错误函数，而不是二次错误函数。

更新：

我尝试了以下方法来测试@Acorbe建议的速度：

function MatrixTest()
n = 100;
A = rand(n,n);
B = rand(n,n);
C = rand(n,n);
D = rand(n,n);

profile clear, profile on;
for i=1:10000    
    tests(A,B,C,D);  
end
profile off, profile report;

function result = tests(A,B,C,D)
    idx = (B>0);

    t = A(idx).*B(idx).*C(idx).*D(idx);
    LGS1a(idx) = t;   

    LGS1b = A.*B.*C.*D;

我用matlab的轮廓仪得到了后续的结果：

t = A(idx).*B(idx).*C(idx).*D(idx); 1.520 seconds 
LGS1a(idx) = t;   0.513 seconds
idx = (B>0);      0.264 seconds
LGS1b = A.*B.*C.*D; 0.155 seconds

正如您所看到的，通过索引访问矩阵的开销远远超出了

Answer 1

下面的呢？

 mask = A>0;

 B = zeros(size(A));    % # some initialization

 t = A.*C.*D;
 B( mask ) = t( mask );

通过这种方式，您只需选择t所需的元素。也许在计算中会有一些开销，尽管对于循环的慢度可能是可以忽略不计的。

编辑：

如果你想要更快的速度，你可以尝试一种更有选择性的方法，在任何地方使用掩码。

 t = A(mask).*C(mask).*D(mask);
 B( mask ) = t;