Применение маски «сохранить верхние значения N» к изображению в блоках - PullRequest
Новая
       56

Применение маски «сохранить верхние значения N» к изображению в блоках

0 голосов
/ 07 октября 2018

У меня проблемы с пониманием того, как применить функцию к блоку данных / подматрице матрицы.

Моя задача состоит в том, чтобы сделать изображение, разделить его на 8x8 блоков и из каждого блока выбрать 8 самых большихзначения и установите остальные на ноль.Я знаю, как можно пройти через циклы for, но я хотел бы узнать, как применить функцию к блоку данных.

В настоящее время я применяю функцию ко всей матрице 256x256, но мне нужно найти способ ее применения только для каждого блока 8x8.Вот мой прокомментированный код: 

%% DCT transformation
I = imread('cameraman.tif');
I = im2double(I);
T = dctmtx(8); %returns the 8-by-8 DCT transform matrix
dct = @(block_struct) T * block_struct.data * T';
B = blockproc(I,[8 8],dct);
% Here I want to apply my function applyMask to blocks of 8x8 individualy
%this function will take a block 8x8, sort it, pick 8 biggest ones, save
%them and set rest to zero
f = @applyMask;
b = f(B)
function y = applyMask(x)
vector = x(:); %retransform matrix to be sorted
y=zeros(8,8)   %prepare matrix where 8 biggest values will be stored (rest is zero)
sorted = transpose(sort(vector,'descend')) %sort vecotr in descending order
pick = sorted(1:1, 1:8) %takes just first 8 biggest values 
for k=1 : 8
for i=1 : 8
    for j=1 : 8
        if ((x(i,j)==pick(1,k)) && nnz(y)<8 ) %if there is one of the 8 biggest - keep
           y(i,j)= pick(1,k) %put 8 biggest values to matrix
        end
    end
end

end
end

1 Ответ

0 голосов
/ 07 октября 2018

Ваш код может получить выгоду от векторизации (то есть удаления for петель). 

function C = q52688681
%% DCT transformation
I = imread('cameraman.tif');
I = im2double(I);
T = dctmtx(8); %returns the 8-by-8 DCT transform matrix
B = blockproc(I,[8 8], @(block_struct) T * block_struct.data * T.');
C = blockproc(I,[8 8], @applyMask);

function out = applyMask(img)
NMAX = 8;
out = zeros(size(img.data));
[~,idx] = maxk(img.data(:), NMAX);
out(idx) = img.data(idx);

Если ваша версия MATLAB >= R2017b, вы можете использовать maxk,в противном случае: 

function out = applyMask(img)
NMAX = 8;
out = zeros(size(img.data));
[~,idx] = sort(img.data(:), 'descend');
out( idx(1:NMAX) ) = img.data( idx(1:NMAX) );

И вы можете еще больше сократить объем кода и вычислений, выполнив это: 

function B = q52688681
NMAX = 8;
I = im2double(imread('cameraman.tif'));
B = blockproc(I, [NMAX NMAX], @(x)applyMask(x, NMAX, dctmtx(NMAX)) );

function out = applyMask(blk, nmax, T)
img = T * blk.data * T.';
out = zeros(size(img));
[~,idx] = sort(img(:), 'descend');
out( idx(1:nmax) ) = img( idx(1:nmax) );

Дайте мне знать в комментариях, если что-то неясно в этом коде, иЯ постараюсь объяснить это.

...