Matlab 在两个4-D矩阵的矩阵对上应用函数

我有一个函数，它接受两个数组并返回一个标量，名为

mad

，我有两个矩阵4-D，其中

M（：，：，I，j）

表示块矩阵中的一个块，我想对

M1（：，：，I，j）

和

M2（：，：，k，l）

的每个组合应用

mad

，让我们进一步解释一下，我想要与此等效的代码：

arrayfun(@(i,j,k,l) mad(M1(:,:,i,j),M2(:,:,k,l)),1:size(M1,1),1:size(M1,2),1:size(M2,1),1:size(M2,2));

arrayfun

可以工作，但速度很慢，甚至比MATLAB中循环的

for

还要慢，我希望向量代码不用于循环

我是matlab的初学者，我知道

bsxfun

，但是这个函数只使用两个参数的函数，尽管mad只有两个参数，显然

@（I，j，k，l）

有四个参数

有一个问题正是我的问题，但答案不起作用，因为OP有单元矩阵，我已经设法获得了4-D矩阵（又名矩阵矩阵），所以我认为我必须有一个比网格更好的解决方案，网格网格对我来说不起作用，因为我的数据会很大（更具体的是图像数据）

最后一件事，我想到使用这样的语法：

bsxfun(@(i,j) mad(M1(i(1),1(2)),M2(j(1),j(2))),[1:size(M1,1) 1:size(M1,2)],[1:size(M2,1) 1:size(M2,2)]);

我试过了，但没用，我成功了

索引A（I）2超出范围1

那怎么办呢

附言

M1（：，：，i，j）

和

M2（：，：，k，l）

对于所有

i，j，k，l

（又称

size（M1（：，：，i，j））==size（M2（：，：，k，l））

大小（M1）不必等于

大小（M2）

）

编辑

mad

函数只执行

sum（sum（abs（M1-M2））/numel（M1）

使用和

所得结果应为4D矩阵。其中，通过将

M2

的2D切片与

M1

的每个2D切片（4D矩阵）进行比较，获得

out

矩阵的每个2D切片。

out

的列长度应等于

M1

的第三维尺寸。行长度应等于

M1

的第四维大小。您的

out

矩阵的第三维和第四维大小将分别等于

M2

矩阵的第三维和第四维大小

---

我建议您尝试一个非常简单的示例，并在对实际尺寸执行之前验证结果。

唯一加快速度的方法是优化

mad

函数本身。否则你就不走运了。请澄清一下，它不应该是

1:size（M1,3）

，

1:size（M1,4）

，

1:size（M2,3）

，

1:size（M2,4）

？另外，

bsxfun

的工作原理与

arrayfun

类似。在

arrayfun

中使用

1:size（M1,3）

，

1:size（M1,4）

等将同时迭代这两个函数。。你确定要这么做吗？还是要将每个2D切片与其他4D矩阵的每个2D切片进行比较？@SanthanSalai我要将每个2D切片与其他4D矩阵的每个2D切片进行比较matrix@niceman，你能粗略估计一下你的两个矩阵的大小吗？@SanthanSalai 16*16，4D矩阵将有大约50*50个2D切片

out1 = bsxfun(@minus, M1, permute(M2,[1 2 5 6 3 4]));

out = squeeze(sum(sum(abs(out1)))/numel(M1(:,:,1,1)));