Performance （Matlab）二值图像上使用imfilter的高斯滤波性能

我目前正在编写一个程序，在一个小房间里跟踪一只正在运行的苍蝇，我想要的是苍蝇中心的XY坐标。 对于这一点，我首先使用高斯滤波器对每一帧进行滤波，使用f特殊的‘高斯’、[30]、100和imfilter得到苍蝇所在的白云。我需要这个来减少苍蝇中心的噪音。 我使用im2bw将结果转换成一个具有特定阈值的二值图像，以从前面提到的云中获得一个白色斑点。 为了获得坐标，我使用regionprops查找白色斑点的质心。 它已经可以正常工作了，但它需要时间——30分钟的视频大约需要6小时；不过，帧速率是100 fps

我已经发现高斯滤波占据了大部分时间——我能调整一下这个过程吗？ 我读到了关于conv2的文章，据说它速度更快，但对二进制图像不起作用，是吗？把我的二进制图像转换成单幅或双幅会把它们搞砸

我已经在其他层面上对代码的性能进行了研究，比如调整搜索窗口等，所以过滤是我所能评估的

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提前感谢

可能不需要平滑部分，对图像进行简单的阈值化可以非常清晰地识别苍蝇：

f=rgb2gray(imread('frame.png'));
BW=f>30;
props=regionprops(BW, 'BoundingBox');
imshow(f)
rectangle('Position',props.BoundingBox, 'LineWidth',2, 'EdgeColor','b');

结果:

为了回答您关于快速平滑的问题，您可以使用基于FFT的低通滤波，而不是移动高斯来更快地平滑帧。例如，对于一帧，遮罩只需执行一次：

f=rgb2gray(imread('frame.png'));
D=30;
[x,y]=size(f);

%Generating a disc-shaped binary mask with radius D:

Mask = fspecial('disk',D)==0;
Mask = ~imresize(padarray(Mask, [floor((x/2)-D) floor((y/2)-D)], 1, 'both'), [x y]);

% (Apply this to all the frames:)

MaskedFFT=fftshift(fft2(f));.*Mask;
Filteredf=abs(ifft2(MaskedFFT));

结果:

原始f

过滤过滤器

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这是一个示例图像：doubleimage就是这样做的：在我看来，您的第一个图像不是二进制的，更像是灰度。@user3459888您在第二个图像中看到的是通过范围转换突出显示的噪声。它也出现在您的原始图像中。使用阈值来摆脱它看我的编辑。1当然你是对的，它是灰度；我在脑子里把事情搞混了…我对Matlab比较陌生，所以发生了。。。2苍蝇的识别不是问题，而是噪音-我还想过滤掉苍蝇的小动作，因为研究的目标是运动。3我现在使用im2bw使用特定阈值将原始帧转换为二进制，使用conv2模糊该图像以获得白色云，然后再次使用im2bw以不同的阈值获得或多或少的圆形白色斑点。这比使用2xim2bw+imfilter快约30%，这是可以接受的。我将使用基于FFT的滤波器进行实验，看看这是否更快。非常感谢你的努力！