java - 入力RGB画像を目的のサイズのサブ画像に分割するデジタル画像処理の標準アルゴリズムはありますか（例8x8）

Question

こんにちは、私はデジタル画像処理の初心者です。標準的なアルゴリズムがあることを知りたいだけですか? これは、入力 RGB イメージを目的のサイズのサブイメージに分割し、これらのサブイメージを組み合わせて元のイメージを形成します。

Answer 1

% Demo to divide a color image up into blocks.
clc;    % Clear the command window.
close all;  % Close all figures (except those of imtool.)
workspace;  % Make sure the workspace panel is showing.
fontSize = 20;

% Read in a standard MATLAB color demo image.
folder = fullfile(matlabroot, '\toolbox\images\imdemos');
baseFileName = 'peppers.png';
% Get the full filename, with path prepended.
fullFileName = fullfile(folder, baseFileName);
if ~exist(fullFileName, 'file')
    % Didn't find it there.  Check the search path for it.
    fullFileName = baseFileName; % No path this time.
    if ~exist(fullFileName, 'file')
        % Still didn't find it.  Alert user.
        errorMessage = sprintf('Error: %s does not exist.', fullFileName);
        uiwait(warndlg(errorMessage));
        return;
    end
end
% Read the image from disk.
rgbImage = imread(fullFileName);

% Test code if you want to try it with a gray scale image.
% Uncomment line below if you want to see how it works with a gray scale image.
% rgbImage = rgb2gray(rgbImage);

% Display image full screen.
imshow(rgbImage);
% Enlarge figure to full screen.
set(gcf, 'units','normalized','outerposition',[0 0 1 1]);
drawnow;
% Get the dimensions of the image.  numberOfColorBands should be = 3.
[rows columns numberOfColorBands] = size(rgbImage)

%==========================================================================
% The first way to divide an image up into blocks is by using mat2cell().
blockSizeR = 150; % Rows in block.
blockSizeC = 100; % Columns in block.

% Figure out the size of each block in rows. 
% Most will be blockSizeR but there may be a remainder amount of less than that.
wholeBlockRows = floor(rows / blockSizeR);
blockVectorR = [blockSizeR * ones(1, wholeBlockRows), rem(rows, blockSizeR)];
% Figure out the size of each block in columns. 
wholeBlockCols = floor(columns / blockSizeC);
blockVectorC = [blockSizeC * ones(1, wholeBlockCols), rem(columns, blockSizeC)];

% Create the cell array, ca.  
% Each cell (except for the remainder cells at the end of the image)
% in the array contains a blockSizeR by blockSizeC by 3 color array.
% This line is where the image is actually divided up into blocks.
if numberOfColorBands > 1
    % It's a color image.
    ca = mat2cell(rgbImage, blockVectorR, blockVectorC, numberOfColorBands);
else
    ca = mat2cell(rgbImage, blockVectorR, blockVectorC);
end

% Now display all the blocks.
plotIndex = 1;
numPlotsR = size(ca, 1);
numPlotsC = size(ca, 2);
for r = 1 : numPlotsR
    for c = 1 : numPlotsC
        fprintf('plotindex = %d,   c=%d, r=%d\n', plotIndex, c, r);
        % Specify the location for display of the image.
        subplot(numPlotsR, numPlotsC, plotIndex);
        % Extract the numerical array out of the cell
        % just for tutorial purposes.
        rgbBlock = ca{r,c};
        imshow(rgbBlock); % Could call imshow(ca{r,c}) if you wanted to.
        [rowsB columnsB numberOfColorBandsB] = size(rgbBlock);
        % Make the caption the block number.
        caption = sprintf('Block #%d of %d\n%d rows by %d columns', ...
            plotIndex, numPlotsR*numPlotsC, rowsB, columnsB);
        title(caption);
        drawnow;
        % Increment the subplot to the next location.
        plotIndex = plotIndex + 1;
    end
end

% Display the original image in the upper left.
subplot(4, 6, 1);
imshow(rgbImage);
title('Original Image');

%==============================================================================
% Another way to split the image up into blocks is to use indexing.
% Read in a standard MATLAB gray scale demo image.
folder = fullfile(matlabroot, '\toolbox\images\imdemos');
baseFileName = 'cameraman.tif';
fullFileName = fullfile(folder, baseFileName);
% Get the full filename, with path prepended.
fullFileName = fullfile(folder, baseFileName);
if ~exist(fullFileName, 'file')
    % Didn't find it there.  Check the search path for it.
    fullFileName = baseFileName; % No path this time.
    if ~exist(fullFileName, 'file')
        % Still didn't find it.  Alert user.
        errorMessage = sprintf('Error: %s does not exist.', fullFileName);
        uiwait(warndlg(errorMessage));
        return;
    end
end
grayImage = imread(fullFileName);
% Get the dimensions of the image.  numberOfColorBands should be = 1.
[rows columns numberOfColorBands] = size(grayImage);
% Display the original gray scale image.
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(grayImage, []);
title('Original Grayscale Image', 'FontSize', fontSize);
% Enlarge figure to full screen.
set(gcf, 'units','normalized','outerposition',[0 0 1 1]);

% Divide the image up into 4 blocks.
% Let's assume we know the block size and that all blocks will be the same size.
blockSizeR = 128; % Rows in block.
blockSizeC = 128; % Columns in block.
% Figure out the size of each block. 
wholeBlockRows = floor(rows / blockSizeR);
wholeBlockCols = floor(columns / blockSizeC);
% Preallocate a 3D image
image3d = zeros(wholeBlockRows, wholeBlockCols, 3);
% Now scan though, getting each block and putting it as a slice of a 3D array.
sliceNumber = 1;
for row = 1 : blockSizeR : rows
    for col = 1 : blockSizeR : columns
        % Let's be a little explicit here in our variables
        % to make it easier to see what's going on.
        row1 = row;
        row2 = row1 + blockSizeR - 1;
        col1 = col;
        col2 = col1 + blockSizeC - 1;
        % Extract out the block into a single subimage.
        oneBlock = grayImage(row1:row2, col1:col2);
        % Specify the location for display of the image.
        subplot(2, 2, sliceNumber);
        imshow(oneBlock);
        % Make the caption the block number.
        caption = sprintf('Block #%d of 4', sliceNumber);
        title(caption);
        drawnow;
        % Assign this slice to the image we just extracted.
        image3D(:, :, sliceNumber) = oneBlock;
        sliceNumber = sliceNumber + 1;
    end
end
% Now image3D is a 3D image where each slice, 
% or plane, is one quadrant of the original 2D image.

msgbox('Done with demo!  Check out the two figures.');

また、この投稿のアルゴリズムを見て、画像をより小さな画像に分割して、空白の量を減らし、長方形の最大量を指定することができます

Answer 2

MATLAB には、 という関数が用意されていますblockproc。あなたの場合、入力画像を使用すると、定義した関数はどこにあるIと言うでしょう。http://www.mathworks.com/help/images/ref/blockproc.htmlに簡単な例が示されています。I2 = blockproc(I, [8, 8], @fun);fun

これは実際には、画像Iを特定のサイズ (8 x 8 など) のタイルに分割し、 で定義された特定の方法で各タイルを処理し、各タイルの結果からfun画像を再構築する場合にのみ使用されることに注意してください。I2

結果は単一の数値または行列のいずれかになりますが、 の使用blockprocは実際には、タイルに分割し、各タイルを処理し、結果を出力画像に再構成する場合に限定されます。しかし、それは非常に便利です。

Answer 3

を使用reshapeしてそれを実現できます。たとえば、64x64 ピクセルの RGB 画像があるとします。

im=rand(64,64,3);

8x8の行列に分けましょう

ims=reshape(im,8,8,3,[]);
size(ims)
ans =
 8     8     3    64

そしてim=reshape(ims,64,64,[]);元のサイズに戻ります。

これは、画像を 64 のサブマトリックスに分割する大まかな例で、それぞれがその RGB コンポーネントを保持します。ほとんどの場合、必要なものはこの一般的な再形成を使用せず、代わりにローカルの近隣に何らかの機能を適用する必要があります。たとえば、またはmedfilt2(im,[8 8])image のローカル標準偏差を使用した 2-d メディアン ファイリング、または既に言及されているものなど...したがって、必要なものがわかるポイントに到達したら、より具体的な質問をしてください.. .stdfilt(im, [8 8])blockproc