如何在MATLAB中将图像分成块？答案

【问题标题】：How to divide an image into blocks in MATLAB?如何在MATLAB中将图像分成块？
【发布时间】：2010-12-10 20:31:48
【问题描述】：

我有一个 256x256 的图像，我想将它分成 4 个 128x128 的块，并将它们作为 A1 到 A4 寻址。现在我想分别调用它们并对它们进行一些操作。我知道这可以使用blkproc 函数来完成——但具体如何？

我会这样打电话给blkproc吗？

B=blkproc(I,[4 4],?)

我应该用什么代替“？”，以及如何处理创建的 4 个块？

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing

【解决方案1】：

由于blockproc（以及已弃用的blkproc）都是Image Processing Toolbox 中的两个函数，我想我应该添加一个不需要额外工具箱的基本MATLAB 解决方案...

如果要将矩阵划分为子矩阵，一种方法是使用mat2cell 将矩阵分解并将每个子矩阵存储在元胞数组的一个元胞中。对于您的情况，语法如下所示：

C = mat2cell(I, [128 128], [128 128]);

C 现在是一个 2×2 元胞数组，每个元胞存储一个 128×128 的 I 子矩阵。如果要对每个单元格执行操作，则可以使用函数cellfun。例如，如果您想取每个子矩阵中的值的平均值，您可以执行以下操作：

meanValues = cellfun(@(x) mean(x(:)), C);

第一个参数是 function handle 到 anonymous function，它首先将每个子矩阵重塑为列向量，然后取平均值。输出是每个子矩阵的平均值的 2×2 矩阵。如果您传递给cellfun 的函数为每个单元格创建了不同大小或类型的输出，那么cellfun 将它们连接起来会出现问题并抛出错误：

??? Error using ==> cellfun
Non-scalar in Uniform output, at index 1, output 1.
Set 'UniformOutput' to false.

如果您在对cellfun 的调用末尾添加..., 'UniformOutput', false);，则上述情况下的输出将改为包含执行结果的2×2 元胞数组对每个子矩阵的操作。

【讨论】：

【解决方案2】：

blockproc 是 blkproc 的新名称（已弃用）。它可用于将功能应用于图像中的每个块。例如，如果您想将矩阵 I 分成 8x8 块并计算每个块的平均值，您可以这样做：

B=blockproc(I, [8 8], @(x) mean(x.data(:)));

B 是一个包含块均值的矩阵。

这里需要注意两点：

说明符[8 8] 指定块的大小，而不是块的数量。
在传递给blockproc 的函数之外，您无法访问块本身。如果您需要积木本身，则必须按照 Adrien 的建议进行操作：
```
A1=I(1:128, 1:128);
A2=I(129:256, 1:128);
A3=I(1:128, 129:256);
A4=I(129:256, 129:256);
```
当然，在真正的程序中，您可能应该使用循环来执行此操作。

【讨论】：

如果你还在使用旧版本的带有 BLKPROC 函数的图像处理工具箱，上面示例的语法将更改为：B = blkproc(I, [8 8], @(x) mean(x(:)));

【解决方案3】：

如果myImage 是您的 256x256 图像，不是吗

image_top_left = myImage(1:128,1:128);
image_top_right = myImage(1:128,129:256);
image_bottom_left = myImage(129:256,1:128);
image_bottom_right = myImage(129:256,129:256);

?

【讨论】：

【解决方案4】：

让您的程序适用于所有尺寸的图像，而不仅仅是 256*256，这对您来说会更好。


[row, col]=size(your_image);
mr = round(row/2); % median of rows
mc = round(col/2); % median of columns
% Now divide your image and call each of them separately and do what ever you   want
top_left  = your_image(1:mr  , 1:mc);
top_right = your_image(1:mr  , (mc+1):col); 
bot_left  = your_image((mr+1):row , 1:mc);
bot_right = your_image((mr+1):row , (mc+1):col);
% final stage is to combining these parts again to return to its original shape 
Back_to_original = [top_left,top_right ; bot_left,bot_right]; `

希望这对您有用。

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您想将图像分割成 gs 大小的正方形（例如 2,3,4,5,6,7,8,9,10,...），您可以使用以下代码。此函数从输入图像中按 gs 块提取 gs 并将它们存储到“patch”变量中。请注意，如果输入图像的宽度或高度不是 gs 的倍数，则块提取中不会覆盖等于除法残差的偏移量。

function [ patchim , npatchim ] = divideimage (im , gs)
 imheight=size(im,1);
 imwidth=size(im,2);
maxgsrow =  floor( imheight / gs);
maxgscol =  floor( imwidth / gs );
npatch = 1;
for i = 1 : maxgsrow
  for j = 1 : maxgscol
    rmin = ( i - 1 ) * gs + 1;
    rmax = i * gs;
    cmin = ( j - 1) * gs + 1;
    cmax = j * gs;
%%%%%%    do processes
    patch ( : , : , : , npatch) = im( rmin : rmax , cmin : cmax , : );
    npatch = npatch + 1;
  endfor
endfor   
 npatchim = npatch - 1;
patchim = patch;
end

【讨论】：