使用带滑动邻域操作的列处理

对于滑动邻域操作，colfilt创建一个临时矩阵，其中原始图像中的每个像素都有一个单独的列。与给定像素相对应的列包含该像素的邻域值。

下图说明了这个过程。在这个图中，一个6 × 5的图像矩阵在2 × 3的邻域中被处理。colfilt为图像中的每个像素创建一列，因此临时矩阵中总共有30列。每个像素的列包含其邻域像素的值，因此有六行。colfilt必要时对输入图像进行零填充。例如，图中左上像素的邻域有两个零值邻域，这是由于零填充。

临时矩阵被传递给一个函数，该函数必须为每一列返回一个值。(许多MATLAB^®函数是这样工作的，例如，的意思是，中位数，性病，总和等)然后将结果值分配给输出图像中的适当像素。

colfilt能产生与nlfilter执行时间更快;然而，它可能会使用更多的内存。下面的示例将每个输出像素设置为输入像素邻域中的最大值，产生与nlfilter示例见实现线性和非线性滤波滑动邻域操作．

I2 = colfilt(I，[3 3]，“滑动”, @max);

使用具有不同块操作的列处理

对于一个不同的块操作，colfilt通过将图像中的每个块重新排列为一列来创建临时矩阵。colfilt如果有必要，在创建临时矩阵之前，用0填充原始图像。

下图说明了这个过程。一个6 × 16的图像矩阵在4 × 6的块中处理。colfilt首先对图像进行零填充，使其大小为8 × 18(6个4 × 6块)，然后将这些块重新排列为6列，每列有24个元素。

在将图像重新排列成临时矩阵后，colfilt将这个矩阵传递给函数。函数必须返回一个与临时矩阵相同大小的矩阵。如果块大小为米——- - - - - -n，图像为毫米——- - - - - -神经网络，临时矩阵的大小为(m * n)——- - - - - -(装天花板(毫米/米)*装天花板(nn / n))．在函数处理临时矩阵后，输出被重新排列成原始图像矩阵的形状。

这个示例将图像的每个8 × 8块中的所有像素设置为该块的平均像素值。

I = im2double(imread(“tire.tif”));F = @(x) ones(64,1)*mean(x);I2 = colfilt(I，[8 8]，“不同”f);

示例中的匿名函数计算块的平均值，然后将结果乘以以1为单位的向量，以便输出块与输入块大小相同。因此，输出图像与输入图像的大小相同。