Matlab：模板匹配使用矢量化

我试图提高此代码的速度，但我无法理解如何在此处使用矢量化（而不是for-loop）。该功能来自我使用template matching的SAD的强制。Matlab：模板匹配使用矢量化

function [diffs,time] = search(template,image) 
[hT,wT] = size(template); 
[hI,wI] = size(image); 
h = hI-hT+1; 
w = wI-wT+1; 
diffs = zeros(h,w); 
tic; 
for i = 1:h 
    for j = 1:w 
     t = image(i:i+hT-1,j:j+wT-1)-template(:,:);  % ??? 
     diffs(i,j) = sum(sum(abs(t))); 
    end 
end 
time = toc;

对于640x480的图像此功能大约22-25秒。

来源

2011-11-27 108rom

模板的大小是多少？ – Oli

取决于图像。在我的情况下，它是480x360。 – 108rom

您将要使用图像上的im2col函数和repmat以及您的初始模板。

im_v = im2col(image,[hT wT]); 
template_v = repmat(template(:),1,size(im_v,2));

im_v将存储您的矩阵的每个hT x wT块的列向量。现在，您可以执行im_v和template_v之间的任何功能。

来源

2011-11-27 17:42:54 bjornsen

我尝试过了，但是它失败了，甚至当模板只有20x20的时候，它也失败了......也可以避免使用'repmat'，通过使用'bsxfun' – Oli

好知道。我一直在处理非常小的图像，所以我没有尝试缩放我的解决方案。 – bjornsen

如果您的模板尺寸为480 * 360，图片尺寸为640 * 480，则您总共需要480 * 360 * 480 * 640 = 5.3084e + 10个操作。

所以，我认为你不会比22-25秒快得多。

就你而言，循环内的代码是相当大和矢量化的，所以你不会因分解而获得太多收益。

如果你的模板要小得多，你可以使用函数im2col向量化，但因为你的模板是非常大的，它需要太多的RAM内存。

来源

2011-11-27 17:39:45 Oli

好的，也许我会采取另一种尺寸，非常感谢！ – 108rom

Matlab：模板匹配使用矢量化

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