MATLAB自适应阈值超慢

所以我有一堆代码需要花费大约一分钟的时间来运行，将它跟踪到自适应阈值，特别是一行。关于如何加速或解释为什么这是不可避免的任何建议？“mIM = medfilt2（IM，[ws ws]）;”是一切放缓的地方。MATLAB自适应阈值超慢

function bw=adaptivethreshold(IM,ws,C,tm) 
%ADAPTIVETHRESHOLD An adaptive thresholding algorithm that seperates the 
%foreground from the background with nonuniform illumination. 
% bw=adaptivethreshold(IM,ws,C) outputs a binary image bw with the local 
% threshold mean-C or median-C to the image IM. 
% ws is the local window size. 
% tm is 0 or 1, a switch between mean and median. tm=0 mean(default); tm=1 median. 
% 
% Contributed by ... 
% at Tsinghua University, Beijing, China. 
% 
% For more information, please see 
% http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm 

if (nargin<3) 
    error('You must provide the image IM, the window size ws, and C.'); 
elseif (nargin==3) 
    tm=0; 
elseif (tm~=0 && tm~=1) 
    error('tm must be 0 or 1.'); 
end 

IM=mat2gray(IM); 
disp(strcat('100: ',datestr(now))) 
if tm==0 
    mIM=imfilter(IM,fspecial('average',ws),'replicate'); 
else 
    mIM=medfilt2(IM,[ws ws]); 
end 
sIM=mIM-IM-C; 
bw=im2bw(sIM,0); 
bw=imcomplement(bw);

来源

2015-04-02 user3470496

你尝试'gpuArray '在GPU上执行操作？您的函数似乎与gpuArrays兼容，当您读取图像时使用类似'gpuArray（imread（...））'的方法 – Daniel 2015-04-02 20:35:40

中值滤波是一种非线性操作，这是很正常的，需要很长时间。我并不感到惊讶，特别是如果图像很大或者“ws”很大。 – Ratbert 2015-04-02 20:43:47

中值滤波是一种非线性操作，因此可能需要很长时间才能执行。对于ws的较大值，您应该更喜欢ordfilt2至medfilt2：它既快又灵活！

这里是一个示例代码，做同样的正中有两种功能过滤：

Img = imread('elephant.jpg'); 
ws = 100; 

tic 
Res = medfilt2(Img, [ws ws]); 
toc 

tic 
Res = ordfilt2(Img, round(ws^2/2), true(ws)); 
toc

和我的机器上的时间：

Elapsed time is 0.190697 seconds. 
Elapsed time is 0.095528 seconds.

最佳，

来源

2015-04-02 20:56:21 Ratbert

MATLAB自适应阈值超慢

回答

相关问题