matlab中图像的分块处理答案

【问题标题】：Block wise processing of an image in matlabmatlab中图像的分块处理
【发布时间】：2012-06-08 13:37:03
【问题描述】：

我有一个大小为 256*256 的图像，我想要对该图像进行分块处理。为此，我想获得 64*64=4096 个块，每个块 16 个像素。我是 Matlab 的新手，所以我发现很难找到具体的命令来做到这一点。到目前为止，我所拥有的是，

    I=imread('kidneyimage.jpg');
    I=rgb2gray(I);
    % block wise processing needed.

非常感谢任何有关命令的帮助。

【问题讨论】：

标签： image matlab image-processing

【解决方案1】：

为此，您可以使用函数im2col。

http://www.mathworks.fr/help/toolbox/images/ref/im2col.html

【讨论】：

感谢您的回复。实际上我想要的是对每个块进行 haar 小波变换并获得特征 [Ca,Ch,Cv,Cd]。我知道 haar 变换的命令 [Ca,Ch,Cv,Cd] = dwt2(I,'haar');但是如何传递块而不是整个图像并分别为每个块获取 [Ca,Ch,Cv,Cd]？

【解决方案2】：

如果您刚开始使用 Matlab，请尝试最简单的方法：使用两个嵌套的 for 循环来迭代和操作每个块。查看imread 的帮助页面，此功能为您提供了一个填充了每个像素颜色的矩阵。 Matlab 具有使用colon (:) operator 提取部分矩阵的特殊符号，因此您可以轻松地逐个修改图像块。

【讨论】：

我实际上建议任何人（尤其是初学者）习惯于解决问题没有 for循环，并以正确的方式进行。
@EitanT 据我所知，Matlab 中的 for 循环是一个性能问题。对吗？
@Krishan 是的，在 MATLAB 中，您应该始终尝试不使用它们。
@Krishan 从性能的角度来看，使用 Matlab 而不是 C/C++ 是一个性能问题 :) 如果您的代码必须非常快，请仅使用 Matlab 来创建草案解决方案，然后重新实现它使用 C/C++ 数值库。无论如何，Matlab 循环在 90 年代一直很慢，但在最新版本的 Matlab 中它们变得更快。

【解决方案3】：

看来函数B =blockproc(A, [M N], fun) 正是你所需要的。它为每个图像块 A 应用函数 fun，然后连接结果。还有直接从文件中读取图像的选项。

【讨论】：