image - RGB 到标准 rgb 转换。矢量化

Question

我正在编写一段代码，它必须从 RGB 图像转换为 rgb 标准化空间。我已经使用 for 格式使用它，但它运行速度太慢，我需要评估大量图像。我正在尝试矢量化完整功能以加快它的速度。我现在有以下内容:

     R = im(:,:,1);
     G = im(:,:,2);
     B = im(:,:,3);

     r=reshape(R,[],1);
     g=reshape(G,[],1);
     b=reshape(B,[],1);

     clear R G B;

     VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:));
     VNormalizedGreen = g(:)/(r(:)+g(:)+b(:));
     VNormalizedBlue = b(:)/(r(:)+g(:)+b(:));

     NormalizedRed = reshape(VNormalizedRed,height,width);
     NormalizedGreen = reshape(VNormalizedGreen,height,width);
     NormalizedBlue = reshape(VNormalizedBlue,height,width);

主要问题是当它到达 VNormalizedRed = r(:)/(r(:)+g(:)+b(:)); 时显示内存不足错误(这真的很奇怪，因为我刚刚释放了三个相同大小的向量)。错误是什么？ (已解决)

是否有可能以更有效的方式执行相同的过程？

编辑:

在使用 Martin sugestions 之后，我发现 reshape 函数不是必需的，可以用一个简单的代码来做同样的事情:

     R = im(:,:,1);
     G = im(:,:,2);
     B = im(:,:,3);

     NormalizedRed = R(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);
     NormalizedGreen = G(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);
     NormalizedBlue = B(:,:)./sqrt(R(:,:).^2+G(:,:).^2+B(:,:).^2);

     norm(:,:,1) = NormalizedRed(:,:);
     norm(:,:,2) = NormalizedGreen(:,:);
     norm(:,:,3) = NormalizedBlue(:,:);

Answer 1

我相信你想要

VNormalizedRed = r(:)./(r(:)+g(:)+b(:));

注意 / 前面的点，它指定逐个元素划分。没有点，您正在求解一个方程组——这可能不是您想要做的。这可能也解释了为什么您会看到高内存消耗。