Matlab中一组图像滤波器的应用

我需要使用Matlab中的一组滤波器对图像进行滤波。我的第一次尝试是使用一个简单的for循环为银行中的每个过滤器重复调用“imfilter”函数

对于我的申请，我需要多次重复这个过程，所以我需要尽可能提高这个步骤的效率。因此，我想知道是否有任何方法可以将此操作矢量化以加快此过程。为了简化工作，我所有的过滤器内核都是相同大小的（9x9）

---

作为一个示例，我的过滤器设置在一个9x9x32元素块中，需要应用于我的图像。我曾考虑将图像复制到一个块中（例如100x100x32），但我不确定是否有一种方法可以应用卷积之类的操作，而不必求助于循环。有人对解决这个问题的好方法有什么建议吗？

除了预先分配空间之外，没有更快的方法可以得出准确的解决方案。如果近似值是确定的，那么您可能能够将32个过滤器分解为一组数量较少的过滤器的线性组合，例如8个。例如，请参见Steerable筛选器

编辑：这里有一个工具可以帮助对图像应用过滤器

function FiltIm = ApplyFilterBank(im,filters)
%#function FiltIm = ApplyFilterBank(im,filters)
%#
%#assume im is a single layer image, and filters is a cell array

nFilt = length(filters);
maxsz = 0;
for i = 1:nFilt
  maxsz = max(maxsz,max(size(filters{i})));
end
FiltIm = zeros(size(im,1), size(im,2), nFilt);
im = padimage(im,maxsz,'symmetric');
for i = 1:nFilt
  FiltIm(:,:,i) = unpadimage(imfilter(im,filters{i}),maxsz);
end

function o = padimage(i,amnt,method)
%#function o = padimage(i,amnt,method)
%#
%#padarray which operates on only the first 2 dimensions of a 3 dimensional
%#image. (of arbitrary number of layers);
%#
%#String values for METHOD
%#        'circular'    Pads with circular repetion of elements.
%#        'replicate'   Repeats border elements of A.
%#        'symmetric'   Pads array with mirror reflections of itself. 
%#
%#if(amnt) is length 1, then pad all sides same amount
%#
%#if(amnt) is length 2, then pad y direction amnt(1), and x direction amnt(2)
%#
%#if(amnt) is length 4, then pad sides unequally with order LTRB, left top right bottom
if(nargin < 3)
   method = 'replicate';
end
if(length(amnt) == 1)
  o = zeros(size(i,1) + 2 * amnt, size(i,2) + 2* amnt, size(i,3));
  for n = 1:size(i,3)
    o(:,:,n) = padarray(i(:,:,n),[amnt,amnt],method,'both');
  end
end
if(length(amnt) == 2)
  o = zeros(size(i,1) + 2 * amnt(1), size(i,2) + 2* amnt(2), size(i,3));
  for n = 1:size(i,3)
    o(:,:,n) = padarray(i(:,:,n),amnt,method,'both');
  end
end
if(length(amnt) == 4)
  o = zeros(size(i,1) + amnt(2) + amnt(4), size(i,2) + amnt(1) + amnt(3), size(i,3));
  for n = 1:size(i,3)
    o(:,:,n) = padarray(padarray(i(:,:,n),[amnt(2), amnt(1)],method,'pre'),[amnt(4),     amnt(3)],method,'post');
  end
end

function o = unpadimage(i,amnt)
%#un does padimage
%#if length(amnt == 1), unpad equal on each side
%#if length(amnt == 2), first amnt is left right, second up down
%#if length(amnt == 4), then [left top right bottom];

switch(length(amnt))
case 1
  sx = size(i,2) - 2 * amnt;
  sy = size(i,1) - 2 * amnt;
  l = amnt + 1;
  r = size(i,2) - amnt;
  t = amnt + 1;
  b = size(i,1) - amnt;
case 2
  sx = size(i,2) - 2 * amnt(1);
  sy = size(i,1) - 2 * amnt(2);
  l = amnt(1) + 1;
  r = size(i,2) - amnt(1);
  t = amnt(2) + 1;
  b = size(i,1) - amnt(2);
case 4
  sx = size(i,2) - (amnt(1) + amnt(3));
  sy = size(i,1) - (amnt(2) + amnt(4));
  l = amnt(1) + 1;
  r = size(i,2) - amnt(3);
  t = amnt(2) + 1;
  b = size(i,1) - amnt(4);
otherwise
  error('illegal unpad amount\n');
end
if(any([sx,sy] < 1))
    fprintf('unpadimage newsize < 0, returning []\n');
    o = [];
    return;
end

o = zeros(sy, sx, size(i,3));
for n = 1:size(i,3)
  o(:,:,n) = i(t:b,l:r,n);
end

函数filterm=ApplyFilterBank（im，过滤器）
%#函数FiltIm=ApplyFilterBank（im，过滤器）
%#
%#假设im是单层图像，而过滤器是单元阵列
nFilt=长度（过滤器）；
maxsz=0；
对于i=1:nFilt
maxsz=max（maxsz，max（大小（过滤器{i}））；
结束
FiltIm=零（大小（im，1），大小（im，2），nFilt）；
im=padimage（im，maxsz，'symmetric'）；
对于i=1:nFilt
FiltIm（：，：，i）=unpadimage（imfilter（im，filters{i}），maxsz）；
结束
函数o=padimage（i，amnt，方法）
%#函数o=padimage（i，amnt，方法）
%#
%#仅在三维阵列的前二维上运行的焊盘阵列
%#形象。（任意层数）；
%#
%#方法的字符串值
%#“圆形”垫，具有圆形重复元素。
%#“复制”重复A的边界元素。
%#“对称”焊盘阵列具有自身的镜像反射。
%#
%#如果（amnt）长度为1，则所有边的填充量相同
%#
%#如果（amnt）长度为2，则焊盘y方向amnt（1）和x方向amnt（2）
%#
%#如果（amnt）长度为4，则焊盘两侧不相等，顺序为LTRB，左上右下
if（nargin<3）
方法='复制'；
结束
如果（长度（amnt）=1）
o=零（大小（i，1）+2*amnt，大小（i，2）+2*amnt，大小（i，3））；
对于n=1：尺寸（i，3）
o（：，：，n）=焊盘阵列（i（：，：，n），[amnt，amnt]，方法，'both'）；
结束
结束
如果（长度（amnt）=2）
o=零（大小（i，1）+2*amnt（1），大小（i，2）+2*amnt（2），大小（i，3））；
对于n=1：尺寸（i，3）
o（：，：，n）=padarray（i（：，：，n），amnt，method，'both'）；
结束
结束
如果（长度（amnt）=4）
o=零（大小（i，1）+amnt（2）+amnt（4），大小（i，2）+amnt（1）+amnt（3），大小（i，3））；
对于n=1：尺寸（i，3）
o（：，：，n）=焊盘阵列（焊盘阵列（i（：，：，n），[amnt（2），amnt（1）]，方法，'pre'），[amnt（4），amnt（3）]，方法，'post'）；
结束
结束
函数o=取消复制图像（i，amnt）
%#联合国不支持这个形象
%#如果长度（amnt==1），则在每一侧取消加载相等
%#如果长度（amnt==2），则第一个amnt为左-右，第二个为上-下
%#如果长度（amnt==4），则为[左上右下]；
开关（长度（amnt））
案例1
sx=尺寸（i，2）-2*amnt；
sy=尺寸（i，1）-2*amnt；
l=amnt+1；
r=尺寸（i，2）-amnt；
t=amnt+1；
b=尺寸（i，1）-amnt；
案例2
sx=尺寸（i，2）-2*amnt（1）；
sy=尺寸（i，1）-2*amnt（2）；
l=amnt（1）+1；
r=尺寸（i，2）-amnt（1）；
t=amnt（2）+1；
b=尺寸（i，1）-amnt（2）；
案例4
sx=尺寸（i，2）-（amnt（1）+amnt（3））；
sy=尺寸（i，1）-（amnt（2）+amnt（4））；
l=amnt（1）+1；
r=尺寸（i，2）-amnt（3）；
t=amnt（2）+1；
b=尺寸（i，1）-amnt（4）；
否则
错误（'unpad amount非法\n'）；
结束
如果（任何（[sx，sy]<1））
fprintf（'unpadimagenewsize<0，返回[]\n'）；
o=[]；
返回；
结束
o=零（sy，sx，大小（i，3））；
对于n=1：尺寸（i，3）
o（：，：，n）=i（t:b，l:r，n）；
结束

新答案：使用colfilt（）或块过滤样式。Matlab可以将图像转换为大型矩阵，其中每个不同的9x9像素区域是一列（81个元素）。使用im2col（）方法进行设置。如果图像是N乘M，则结果矩阵将是81 X（N-8）*（M-8）

然后，您可以将所有过滤器连接到单个矩阵（每个过滤器都是一行）并将这些巨大的矩阵相乘。这将为您提供所有过滤器的结果。现在，您必须从结果矩阵中重建32个结果图像。使用col2im（）方法。 有关详细信息，请键入“doc colfilt”

此方法的工作速度几乎与mex文件一样快，并且不需要任何“for”循环

旧答案：

您希望为过滤器组合获得不同的32个结果还是单个结果？ 如果这是一个太阳光的结果比有一个简单的方法。 如果使用线性滤波器（如卷积），则将滤波器逐个应用。最后在图像上应用结果过滤器。因此，图像将只卷积一次。 如果过滤器是对称的（x和y方向），则不应用9x9过滤器，而是在y方向应用9x1，在x方向应用1x9。工作快一点。

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最后，您可以尝试使用Mex文件

看起来您提供的代码与我已经在做的基本相同，但是过滤器存储为单元格数组而不是3D块。我想我对没有更快的方法来做这个手术并不感到震惊，但我希望我可能遗漏了什么。目前，此操作占用了我程序中80%的处理时间。我应该澄清：我需要为每个过滤器分别输出图像，而不是简单地将所有过滤器依次应用于图像。谢谢！这正是我一直在寻找的答案。作为这个问题的补充：我意识到在频域滤波可能比在空域卷积更好。我还没有实际测试过这个，但我想我应该可以接受t