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이웃 및 블록 처리
R2026a일부 영상 처리 연산에서는 전체 영상을 한 번에 처리하지 않고 영상을 섹션으로 나눠 처리합니다. 슬라이딩 이웃 연산(Sliding Neighborhood Operation)은 각 픽셀 이웃에 알고리즘을 적용하여 영상을 한 번에 한 픽셀씩 처리합니다. 개별 블록 처리(Distinct Block Processing)에서는 영상을 겹치지 않는 동일한 크기의 블록으로 나누고 각 개별 블록에 알고리즘을 적용합니다. 그런 다음 이웃과 블록을 다시 조합하여 출력 영상을 구성합니다.
함수
도움말 항목
- Block Processing: An Overview
Divide an image into sections, called blocks, to reduce the memory needed to process the image.
- Block Size and Performance
Using larger block sizes reduces overall computation time but requires more memory to process each block.
- Create Adapter to Read Unsupported Image Formats for Blocked Processing
To work with image data in file formats that are not natively supported by the
blockedImageobject, create a custom adapter that reads blocks of data.
추천 예제
Block Processing Large Images
Perform edge detection on a large image by reading, processing, and writing the results back to disk, one block at a time.
Calculate Global Statistics for Blocked Images
Calculate global statistics from a blocked image by aggregating the statistics of individual blocks.
