邻域差分计算在matlab中的高效实现

Question

我有二维图像数据，我想要计算相邻像素之间的绝对差值。每个像素有8个邻域(上、左、右和对角线)，我需要将结果记录在一维向量中。

现在，我首先创建一个边缘对列表(i，j)，其中i和j是像素位置的索引。例如，3x3图像中的像素被标记为1到9，这定义了i和j的范围，然后我遍历所有的边缘对来计算差值。问题是，这是非常缓慢的，因为有这么多的边缘在一个图像。

有更好的方法吗？非常感谢。

Answer 1

你想记录一次还是两次差异？如果您计算每个像素的8个差异，那么您将记录每个差值两次:一次在i和j之间，一次在j和i之间(相同的abs差)。

这里有一个2D图像I的无循环选项

d1 = abs( I(:,1:end-1) - I(:,2:end) ); % difference left-right
d2 = abs( I(1:end-1,:) - I(2:end,:) ); % diff up
d3 = abs( I(1:end-1,1:end-1) - I(2:end,2:end) ); % 1st diagonal
d4 = abs( I(1:end-1,2:end) - I(2:end,1:end-1) ); % 1st diagonal
allDiff = [d1(:); d2(:); d3(:); d4(:) ]; % stack them together.

Answer 2

计算方法是如何使边缘像素与相应的水平像素之间的abs差值满足一个阈值，例如1，2，3…并且以同样的方式存储水平像素的值，也满足于水平相对和执行上述相同方法的要求。假设边缘像素I(i，j)然后I(i，j+r)水平像素和I(i，j-r)垂直像素