¿Cómo eliminar el bucle en el cálculo de la energía?

Question

Estoy creando un algoritmo que extrae información de las imágenes; la mayoría de estas informaciones son datos energéticos. Esto se hace básicamente al recorrer la imagen con un núcleo (el tamaño se da como parámetro) y obtener las sumas cuadradas de valores en ese kernel.

Esto se realiza en tres escalas, donde los tres tamaños de kernel (parche) son (en este punto): smallestPatchSize, smallestPatchSize * 3, smallestPatchSize * 9 (con núcleos superpuestos en el segundo y tercer caso). Esto se hace para varios canales de color, filtros de gradiente, etc. (17 de estos en total).

Mi pregunta es si es posible vectorizar el código a continuación; obviamente, esta parte del código requiere mucho más tiempo para ejecutarse que cualquier otra. Estoy bastante un principiante en Matlab y todavía trato de conseguir la caída de vectorización pero este me :)

for dim = 1:17 

for i = 1:smallestPatchSize:(size(image,1) - currentPatchSize) 
    for j = 1:smallestPatchSize:(size(image,2) - currentPatchSize) 

     % calculate the position in the energy matrix 
     % which has different dimensions than the input pictures 
     iPosition = (i - 1 + smallestPatchSize)/smallestPatchSize; 
     jPosition = (j - 1 + smallestPatchSize)/smallestPatchSize; 

     % calculate the energy values and save them into the energy matrix 
     energy(iPosition, jPosition, dim) = sum(sum(abs(... 
      filters(i:i+currentPatchSize, j:j+currentPatchSize,dim))))^2; 
    end 
end 
end 

Gracias de antemano Beats - esta es mi primera pregunta StackOverflow :) @

Answer 1

Está tomando sumas de valores locales de bloques. Un filtro de suma es separable, es decir, si desea hacer una suma sobre m-by-n, puede dividirla en tomar primero la suma m-por-1, y luego la suma 1-por-n en el resultado . Tenga en cuenta que con una convolución completa tomará la suma un poco más a menudo, pero es aún más rápido que con blkproc o el más reciente blockproc.

Por lo tanto, incluso para smallestPatchSize, se puede escribir el bucle interno como:

tmp = conv2(... 
      conv2(abs(filter),ones(currentPatchSize,1),'same'),... 
     ones(1,currentPatchSize,'same').^2; 
%# tmp contains the energy for a sliding window filter. 
energy = tmp((currentPatchSize/2+1):(currentPatchSize+1):size(image,1)-(currentPatchSize/2+1),... 
     (currentPatchSize/2+1):(currentPatchSize+1):size(image,2)-(currentPatchSize/2+1)); 

Answer 2

Si tener acceso al paquete de herramientas de procesamiento de imágenes puede utilizar blkproc:

B = blkproc(A,[m n],fun) 

En su caso:

[m,n] = size(filters) ./ patchSize; 
fun = @(x) sum(sum(x^2)); % or whatever 

B debe terminar siendo el tamaño correcto. También puede usar regiones superpuestas si lo desea.