Matlab中非Nan-Sparse变换马赛克图像的有效混合

Posted 2023-02-25

【中文标题】Matlab中非Nan-Sparse变换马赛克图像的有效混合

【英文标题】：Efficient Blending of Non-Nan-Sparse Transformed Mosaic Images in Matlab

【发布时间】：2011-10-07 22:45:19

【问题描述】：

我目前正在改进 VLfeat 主页上的图像 mosaic 示例应用程序的混合部分。在最后的混合阶段，我想合并两个非 nan-sparse 图像，它们都是使用 interp2 和 nan-flag 的两个图像插值的输出。具体来说，给定两个图像矩阵A 和B 和混合矩阵C 所有相同维度M-by-N，我想要@ 中的每个矩阵位置（i,j） 987654330@和B要查是否

A 和 B 在 (i,j) 中都有一个定义的值，因此将 C(i,j) 设为它们的平均值，或者， A 或 B 在 (i,j) 中有定义的 (~isnan()) 值，因此将其放入 C(i,j) 或， A 和 B 在 (i,j) 中都没有定义值，因此 C(i,j) 保持原样

假设 C 被初始化为所有 nan 值。

我还没有找到一种简单而优雅的方式来做到这一点而不必

重塑 A和B变成向量 找到非 nan 向量 索引 AI=find(~isnan(A)) 和 BI=find(~isnan(B)) 在AI 和BI 中找到交集 II 使用II、AI和BI修改与A和B相同长度的向量C，如上述三个步骤中所述 将C 重塑回M-by-N 最终得到想要的结果

我尝试使用矩阵和矩阵索引来表达相同的步骤，但没有成功。这是在 MATLAB 中执行此操作的唯一方法吗？好像有点麻烦。

【问题讨论】：

我简化了标签，我觉得虽然您选择的标签与您的需求相关，但问题是 matlab 通用问题。如果您认为我错了，请重新标记。

好的，谢谢。是否有任何可用的标签使用建议在线 *** 某处？

【参考方案1】：

也许我遗漏了一些东西（例如，我不明白为什么需要将矩阵重塑为向量）。

无论如何，这里是一个尝试：

% Unconditionnaly compute the average into temp D matrix
D=(A+B)/2;
% Restore A and B values where B and A are NaN
D(isnan(A))=B(isnan(A));
D(isnan(B))=A(isnan(B));
% Only modify C wherever the final result is not NaN
C(~isnan(D))=D(~isnan(D));

【讨论】：

聪明。我现在会坚持下去。