请帮助我用矩阵中的相邻元素检验我的假设

Question

我无法弄清楚我研究的最后一部分，所以如果有人可以帮助我，我将非常感谢您的帮助..:)

假设我的原始矩阵是，

X =

     0     0     0     0     0
     0     0    12     9     0
     0     4     9    15     0
     0    11    19     0     0
     0     2     4     8     0
     0     4     5     8     0
     0     0     0     0     0

在找到非零的平均值后，我会得到一些东西如下所示：

new_x =

     0         0           0           0         0 
     0         0       **9.0000**    9.0000      0 
     0      4.0000       9.0000    **9.0000**    0 
     0    **8.3333**   **8.0000**      0         0 
     0      2.0000       4.0000      8.0000      0 
     0      4.0000       5.0000      8.0000      0 
     0        0            0           0         0 

请注意，任何大于 10 的元素都是“中心”，我们希望找到半径为 1 m 的非零元素的平均值。其中 1 米 = 距中心 1 个元素。

** ** 表示中心。

对于这一部分，我使用了以下内容（来自 gnovice） ：

X=[0 0 0 0 0; 0 0 12  9 0; 0 4 9 15 0; 0 11 19 0 0;
   0 2 4 8 0; 0 4 5 8 0; 0 0 0 0 0];
kernel=[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0];
sumx=conv2(X,kernel,'same');
nx=conv2(double(X>0),kernel,'same');
index=(X>10);
new_x=X;
new_x(index)=sumx(index)./max(nx(index),1);

所以我的问题是我想将相邻元素与其中心进行比较它们是否相等、小于或大于。如果它大于或等于“1”，否则为“0”。此外，半径之外的任何元素都可以被忽略并替换为“0”。

例如，中间的9在12、15、19个中心的半径范围内，所以取这些`min[9.000, 9.000, 8.000]的最小中心 ] = 8.000。 在这种情况下，4 将不被考虑，因为它不被称为“中心”以及最后两行中的 [ 8 4 5 和 8 ]。

所以我想要如下所示的内容：

Test_x =

         0         0           0           0         0
         0         0           1           1         0
         0         0           1           1         0
         0         1           1           0         0
         0         0           0           0         0
         0         0           0           0         0
         0         0           0           0         0

我之前已经将第一部分放在论坛中，我非常感谢之前的每一个建议。

请给我一些开始的想法。我尝试过使用循环，但似乎效果不太好。任何可以为我完成这项工作的 MATLAB 函数。

非常感谢您的帮助。

MATLAB 初学者

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我想我通过使用 Jonas 技术找到了这个问题的解决方案。感谢乔纳斯和诺维的帮助:)

<块引用>

X=[0 0 0 0 0; 0 0 12 9 0； 0 4 9 15 0； 0 11 19 0 0; 0 2 4 8 0； 0 4 5 8 0； 0 0 0 0 0];

内核=[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0];

sumx=conv2(X,内核,'相同');

nx=conv2(double(X>0),kernel,'相同');

avg_x=X;

avg_x(avg_x<10)=0;

索引=(avg_x>10);

avg_x(索引)=sumx(索引)./max(nx(索引),1);

平均 x =

     0         0         0         0         0
     0         0    9.0000         0         0
     0         0         0    9.0000         0
     0    8.3333    8.0000         0         0
     0         0         0         0         0
     0         0         0         0         0
     0         0         0         0         0

<块引用>

tmp_x=avg_x;

maxVal=max(avg_x(:))+1;

tmp_x(tmp_x==0)=maxVal;

tmp_x=imerode(tmp_x,内核);

Test_x=X>=tmp_x;

Answer 1

我认为你想要做的是创建一个基于 new_x 的新数组，用其 4 个连接的邻居中的最小值替换每个元素。然后您可以将新数组与 new_x 进行比较。

这是一种执行此操作的方法（需要图像处理工具箱）

tmp_x = new_x;
maxVal = max(new_x(:))+1;
tmp_x(tmp_x == 0) = maxVal; %# replace all the zeros in tmp_x with something large
tmp_x = imerode(tmp_x,kernel); %# kernel is the same as in the OP
Test_x = new_x >= tmp_x; %# put ones wherever the value is
                         %# greater or equal the neighbour's minimum 
%# only keep 1's that are next to 'centers'
Test_x = Test_x .* imdilate(X>10,strel('disk',1))

Test_x =
     0     0     0     0     0
     0     0     1     1     0
     0     0     1     1     0
     0     1     1     0     0
     0     0     1     0     0
     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0

请注意，我比您得到的具有此逻辑的多一个。