У меня есть матрица в MATLAB. Я хочу проверить 4-связанных соседей (слева, справа, сверху, снизу) для каждого элемента. Если текущий элемент меньше, чем любой из соседей, тогда мы устанавливаем его на ноль, иначе он будет сохранять свое значение. Это можно легко сделать с помощью цикла, но это очень дорого, поскольку у меня есть тысячи этих матриц.
Вы можете распознать его как подавление немаксимального момента после обнаружения края.
Один из способов сделать это - это функция NLFILTER из Инструмент обработки изображений, который применяет данную функцию к каждому блоку M-by-N матрицы:
>> A = magic(6) %# A sample matrix
A =
35 1 6 26 19 24
3 32 7 21 23 25
31 9 2 22 27 20
8 28 33 17 10 15
30 5 34 12 14 16
4 36 29 13 18 11
>> B = nlfilter(A,[3 3],@(b) b(5)*all(b(5) >= b([2 4 6 8])))
B =
35 0 0 26 0 0
0 32 0 0 0 25
31 0 0 0 27 0
0 0 0 0 0 0
30 0 34 0 0 16
0 36 0 0 18 0
Приведенный выше код определяет анонимную функцию , которая использует линейное индексирование, чтобы получить центральный элемент подматрицы 3 на 3 b(5) и сравнить его с 4-связанными соседями b([2 4 6 8]). Значение в центральном элементе умножается на логический результат, возвращаемый функцией ALL, которая равна 1, когда центральный элемент больше всех его ближайших соседей и 0 в противном случае.
Если у вас есть панель инструментов обработки изображений, вы можете сделать это с помощью морфологической дилатации, чтобы найти локальные максимумы и подавить все остальные элементы.
array = magic(6); %# make some data
msk = [0 1 0;1 0 1;0 1 0]; %# make a 4-neighbour mask
%# dilation will replace the center pixel with the
%# maximum of its neighbors
maxNeighbour = imdilate(array,msk);
%# set pix to zero if less than neighbors
array(array<maxNeighbour) = 0;
array =
35 0 0 26 0 0
0 32 0 0 0 25
31 0 0 0 27 0
0 0 0 0 0 0
30 0 34 0 0 16
0 36 0 0 18 0
отредактирован для использования тех же данных, что и @gnovice, и для исправления кода
Если у вас нет доступа к Image Processing Toolbox, другой способ сделать это - построить четыре матрицы, представляющие верхнюю, правую, нижние и левые первые различия для каждой точки, а затем поиск соответствующих элементов во всех четырех матрицах, которые являются неотрицательными (т.е. элемент превосходит всех его соседей).
Здесь идея сломана...
Сгенерировать некоторые тестовые данные:
>> sizeA = 3; A = randi(255, sizeA) A = 254 131 94 135 10 124 105 191 84
Поместите границы с нулевыми элементами:
>> A2 = zeros(sizeA+2) * -Inf;
A2(2:end-1,2:end-1) = A
A2 =
0 0 0 0 0
0 254 131 94 0
0 135 10 124 0
0 105 191 84 0
0 0 0 0 0
Построить четыре матрицы с первой разницей:
>> leftDiff = A2(2:end-1,2:end-1) - A2(2:end-1,1:end-2)
leftDiff =
254 -123 -37
135 -125 114
105 86 -107
>> topDiff = A2(2:end-1,2:end-1) - A2(1:end-2,2:end-1)
topDiff =
254 131 94
-119 -121 30
-30 181 -40
>> rightDiff = A2(2:end-1,2:end-1) - A2(2:end-1,3:end)
rightDiff =
123 37 94
125 -114 124
-86 107 84
>> bottomDiff = A2(2:end-1,2:end-1) - A2(3:end,2:end-1)
bottomDiff =
119 121 -30
30 -181 40
105 191 84
Найдите элементы, которые превышают все соседи:
indexKeep = find(leftDiff >= 0 & topDiff >= 0 & rightDiff >= 0 & bottomDiff >= 0)
Создайте результирующую матрицу:
>> B = zeros(sizeA);
B(indexKeep) = A(indexKeep)
B =
254 0 0
0 0 124
0 191 0
После обертывания всего этого в функцию и проверки его на 1000 случайных матриц 100x100, алгоритм выглядит довольно быстро:
>> tic; for ii = 1:1000 A = randi(255, 100); B = test(A); end; toc Elapsed time is 0.861121 seconds.