MATLAB中簇的形成

我正在研制一种双向切换滤波器。。在这种情况下，它们形成了像素簇来检测图像中的边缘。他们使用了排序象限中值向量

代码：

%簇的形成

 if((((m1 < avg) && (m4 < avg))&&((m2 >= avg) && (m3 >= avg))) || (((m2 < avg) && (m3 < avg))&&((m1 >= avg) && (m4 >= avg))))
     p=i+2;
     q=j+2;
     vec=[L(p-2,q) L(p-1,q) L(p+1,q) L(p+2,q)]; % Vertical edge
     dav=double(sum(vec)/4);
     %disp('vertical edge');

 elseif((((m3 < avg) && (m4 < avg))&&((m1 >= avg) && (m2 >= avg))) || (((m1 < avg) && (m2 < avg))&&((m3 >= avg) && (m4 >= avg))))
     p=i+2;
     q=j+2;
     vec=[L(p,q-2) L(p,q-1) L(p,q+1) L(p,q+2)]; % Horizontal edge
     dav=double(sum(vec)/4);
     %disp('horizontal edge');

 elseif((((m1 < avg) && (m3 < avg))&&((m2 >= avg) && (m4 >= avg))) || (((m2 < avg) && (m4 < avg))&&((m1 >= avg) && (m3 >= avg))))
     p=i+2;
     q=j+2;
     vec=[L(p-1,q+1) L(p-1,q-1) L(p+1,q-1) L(p+1,q+1)]; % Diagonal line
     dav=double(sum(vec)/4);
     %disp('diagonal line');

 end

if（（（m1=avg）和（（m3>=avg））和（（m2=avg）和（（m4>=avg）））
p=i+2；
q=j+2；
向量=[L（p-2，q）L（p-1，q）L（p+1，q）L（p+2，q）]；%垂直边缘
dav=双倍（总和（vec）/4）；
%disp（“垂直边缘”）；
其他（（（m3=avg）和（（m2>=avg））和（（m1=avg）和（（m4>=avg）））
p=i+2；
q=j+2；
向量=[L（p，q-2）L（p，q-1）L（p，q+1）L（p，q+2）]；%水平边
dav=双倍（总和（vec）/4）；
%disp（“水平边缘”）；
其他（（（m1=avg）和（（m4>=avg））和（（m2=avg）和（（m3>=avg）））
p=i+2；
q=j+2；
向量=[L（p-1，q+1）L（p-1，q-1）L（p+1，q-1）L（p+1，q+1）]；%对角线
dav=双倍（总和（vec）/4）；
%disp（“对角线”）；
结束

m1、m2、m3和m4为中间值。。这样做对吗

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请解释这些，并向我推荐一本与MATLAB图像处理相关的书籍/指南

我假设m1、m2、m3、m4取自您之前的一个问题，意思是 它们是5x5窗口的3x3子窗口的中间

也就是说，它们形成如下矩阵：

m1 m2
m4 m3

或者在一些类似的配置中

也就是说，第一个“if”分支表示：如果m1和m4中间值都小于平均值，并且m2和m3都大于平均值（或者发生完全相反的情况），则在特定的5x5子窗口中应从左到右发生急剧变化。（请记住，中值过滤掉任何单个峰值，这意味着即使图像有噪声，也不会检测到太多假边缘。）至于vec

vec=[L(p-2,q) L(p-1,q) L(p+1,q) L(p+2,q)]; % Vertical edge

只存储搜索窗口的垂直中点。我认为它在这种形式下不起作用，我认为存储边缘索引在这里更有意义：

vec=[[i:i+4]', repmat(j+2, 5, 1)]; 

这将是五个边缘点的坐标，其中假设边缘在当前搜索窗口的中间从上到下。（您也可以手动检查。）

“elseif”的工作原理与此类似

关于图像处理的起点，我可以向您推荐一本加里·布拉德斯基（Gary Bradski）和阿德里安·凯勒（Adrian Kaehler）写的名为“学习OpenCV”的书，尽管这不是一本Matlab的书。如果你不阅读书中的C++程序和OpenCV的详细描述，你仍然可以得到相当好的关于图像处理的一般知识，或者至少你会熟悉主要概念。p>

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至于Matlab的细节，我建议您通读图像处理工具箱的全部帮助。听起来，我认为学习图像处理只有一条艰难的道路。

@Barnabas Szabolcs，谢谢Help@BarnabasSzabolcs，请帮忙再次非常感谢。。谢谢你的好意