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For-Schleifen als Matrixmultiplikation ausführen

 

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     Beitrag Verfasst am: 06.06.2009, 14:17     Titel: For-Schleifen als Matrixmultiplikation ausführen
  Antworten mit Zitat      
Hallo, ich bin in der Matrixmultiplikation von Matlab nicht so vertraut. Aber darin liegt ja gerade der Geschwindigkeitsvorteil von Matlab. Vielleicht kann mir jemand helfen.
Wie schreibe ich folgenden Code der for-Schleife in Matlab so, dass es schnell und effizient wird. Mein Prof meinte da was mit Matrixmultiplikation, aber ich weiß nicht wie das gehen soll.
Es geht um Bildverarbeitung mit Hilfer der bilinearen Interpolation und Homogrpahie. H10 ist eine 3x3 Matrix.
Danke.

Code:

     for Zeile = -Bildhaelfte + 1:1:max_y+250
        for Spalte = min_x + 1:1:max_x
           
            z = 1;    
            x = f_px * tan(Spalte/s);
            y = tan(Zeile/s) * f_px * sqrt(1 + tan(Spalte/s)*tan(Spalte/s));
           
            % inverse Transformation
            neueWerte = H01*[x;y;z];      

            u = neueWerte(1)/neueWerte(3) + Offset_x;
            v = neueWerte(2)/neueWerte(3) + Offset_y;

            if(u > 1 && u < max_width && v > 1 && v < max_height)
               
                u1 = floor(u);
                v1 = floor(v);
                u2 = u1 + 1;
                v2 = v1 + 1;
               
                I00_1 = Aufnahme(v1, u1, 1);
                I00_2 = Aufnahme(v1, u1, 2);
                I00_3 = Aufnahme(v1, u1, 3);

                I01_1 = Aufnahme(v2, u1, 1);
                I01_2 = Aufnahme(v2, u1, 2);
                I01_3 = Aufnahme(v2, u1, 3);

                I10_1 = Aufnahme(v1, u2, 1);
                I10_2 = Aufnahme(v1, u2, 2);
                I10_3 = Aufnahme(v1, u2, 3);

                I11_1 = Aufnahme(v2, u2, 1);
                I11_2 = Aufnahme(v2, u2, 2);
                I11_3 = Aufnahme(v2, u2, 3);

                % Die Abstände vom realen Bildpunkt zu den Quantisierten Bildpunkte werden ermittelt, um die Gewichtung der
                % Nachbarpunkte bestimmen zu können.
                d_u = u - u1;
                d_v = v - v1;

                % Für den Performancegewinn werden die Vorfaktoren einmalig berechnet.
                a1 = (1-d_u)*(1-d_v);
                a2 = d_u*(1-d_v);
                a3 = d_v*(1-d_u);
                a4 = d_u*d_v;
               
                Index_y = Zeile + Bildhaelfte;
                Index_x = Spalte - min_x;

                % Der Bildpunkt im entzerrten Bild wird in Abhängigkeit der Gewichtungen der Nachbarpixel bestimmt.            
                entzerrte_Aufnahme(Index_y, Index_x, 1) = a1*I00_1 + a2*I10_1 + a3*I01_1 + a4*I11_1;
                entzerrte_Aufnahme(Index_y, Index_x, 2) = a1*I00_2 + a2*I10_2 + a3*I01_2 + a4*I11_2;
                entzerrte_Aufnahme(Index_y, Index_x, 3) = a1*I00_3 + a2*I10_3 + a3*I01_3 + a4*I11_3;

            end
        end % Ende for Spalte
    end % Ende for Zeile
 

Ich bin auch für andere Anregungen dankebar, die das Ganze schneller machen.
Danke.
Viele Grüße
Stefan


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