@chappjc 的回答完全可以接受。但是,如果您想采用colfilt 启发的方法,您可以使用im2col 转换您的像素邻域,以便将 3 x 3 重叠邻域放置到列中。这里会发生的是像素邻域以列优先格式构建,因此每个像素邻域的列都堆叠成一列。您将获取所有这些堆叠的列并将它们放入 2D 矩阵中。在我们的例子中,行数将是 9,而我们将拥有与有效像素邻域一样多的列。这是您使用im2col 时的结果。像素邻域的获得方式再次采用列主要格式。从图像的左上角开始,沿行向下收集 3 x 3 像素邻域。一旦我们到达矩阵的底部,我们就会移动到下一列,然后再次沿着行向下移动。 im2col 工作方式的这种行为对于该算法的工作至关重要。
完成此操作后,分别提取其第二、第四、第六和第八行,以获得邻域中的西、北、南和东元素(基本方向)。您将减去第五行,这将是邻域的中心及其各自的基本方向,然后取最小值。但是,在执行此操作之前,您需要使用 1 像素边框填充数组,以便您可以处理 Z 中的边框像素。此像素边界假定为零。
换句话说,尝试做这样的事情:
Zpad = padarray(Z, [1 1]);
A = im2col(Zpad, [3 3]);
cardinal_directions = A(2:2:8,:);
out = reshape(min(bsxfun(@minus, A(5,:), cardinal_directions), [], 1), size(Z));
看起来很拗口!让我们慢慢来。我使用了padarray,并在原始矩阵Z 周围创建了一个1 像素的零边框,并将其存储在Zpad 中。然后我使用im2col 将填充结果的每个 3 x 3 像素邻域转换为每列 9 个元素。然后我通过对im2col 输出的第二、第四、第六和第八行进行采样来提取每个像素邻域的基本方向。一旦我提取了这些基本方向,我就提取了第五行,它是每个像素邻域的中心,并与它们对应的像素邻域进行减法。然后,我使用min 对所有列取最小值并对所有行进行操作(将操作维度指定为1)。
我使用bsxfun 来促进每个邻域的中心像素与其各自的基本方向相减。此输出将是单个向量,因此我需要将reshape 向量重新转换为矩阵。此行向量的元素以列主要格式排列,因此我需要将数组重新整形为适当的矩阵。
这是我从你的例子中得到的:
out =
26 -43 -61 28
-43 -62 49 -66
28 -34 -49 -11
-28 -30 -53 11
如果您想仔细检查这是否正确,请查看Z(2,2)。我们看到中心元素是 30,而基本元素是 21、38、47 和 92。取 30 并与每个元素相减得到 9、-8、-17 和 -62。所有这些中的最小值是 -62,这是在 out(2,2) 看到的。同样,您使用Z(3,3) 的示例在out(3,3) 处产生-49,这是您所期望的。您必须注意out 边界沿线发生的事情。我对这个矩阵进行了零填充,所以沿着边界有一些条目,你取邻域的中心并减去零。您尚未正确定义要沿边界执行的操作,因此我假设在这种情况下,如果您超出 Z,则沿边界的基本方向为零。