matlab - 2 つの画像の結合ヒストグラムの高速計算

Question

画像レジストレーションのコンテキストでは、2 つの画像の結合ヒストグラムを計算する必要があります。つまり、各ヒストグラム (i,j) には、最初の画像では強度が i で、2 番目の画像では強度が j であるピクセルの数が含まれます。

これを行うには、強度をループします。

clear all; close all; clc

M = 1024;
N = 1024;

world_map=NaN(M,N,2);

rail_1 = rgb2gray(imread('img2.bmp'));

% Initial misregistration
dx = 12;
dy = 15;

[M1,N1] = size(rail_1);

% Center the 1st image on the world_map first layer
world_map(floor(M/2-M1/2):floor(M/2+(M1/2-1)),floor(N/2-N1/2):floor(N/2+(N1/2-1)),1) = rail_1;

% Translate the same image on the world_map second layer
world_map(floor(M/2-M1/2-dx):floor(M/2+(M1/2-1-dx)),floor(N/2-N1/2-dy):floor(N/2+(N1/2-1)-dy),2) = rail_1;


figure
h1=imagesc(world_map(:,:,1));
hold on
h2=imagesc(world_map(:,:,2));
set(h2,'AlphaData',0.5)
colormap gray

% find the overlapping area of the two images
overlap = find(~isnan(world_map(:,:,1)) & ~isnan(world_map(:,:,2)));
rail_1 = world_map(:,:,1);
rail_2 = world_map(:,:,2);

% compute the joint histogram (we here suppose that we have 256 gray level)
histo = zeros(256,256);

for i=1:256
    for j=1:256

        histo(i,j) = numel(find(rail_1(overlap)==i-1 & rail_2(overlap)==j-1));

    end
end

ただし、このようなアルゴリズムは私のプロジェクトには遅すぎるため、for ループを使用せずにこれを実行しようとしましたが、これまでのところ、問題を解決する解決策は見つかりませんでした。

皆さんがそれを解決するのを手伝ってくれることを願っています;）