performance - MATLAB 识别 3D 图像中的相邻区域

Question

我有一个 3D 图像，分为相邻的区域，其中每个体素具有相同的值。分配给该地区的值是该地区唯一的，并作为标签。下面的示例图片描述了 2D 案例:

     1 1 1 1 2 2 2
     1 1 1 2 2 2 3
Im = 1 4 1 2 2 3 3
     4 4 4 4 3 3 3
     4 4 4 4 3 3 3

我想创建一个图表来描述这些区域之间的邻接关系。在上述情况下，这将是:

    0 1 0 1
A = 1 0 1 1
    0 1 0 1
    1 1 1 0

我正在寻找一种快速解决方案来在 MATLAB 中对大型 3D 图像执行此操作。我想出了一个迭代所有区域的解决方案，每次迭代需要 0.05s - 不幸的是，对于具有 32'000 个区域的图像，这将花费半个多小时。现在有人有更优雅的方式来做到这一点吗？我在下面发布当前算法:

labels = unique(Im); % assuming labels go continuously from 1 to N
A = zeros(labels);

for ii=labels
  % border mask to find neighbourhood
  dil = imdilate( Im==ii, ones(3,3,3) );
  border = dil - (Im==ii);

  neighLabels = unique( Im(border>0) );
  A(ii,neighLabels) = 1;
end

imdilate 是我想避免的瓶颈。

感谢您的帮助!

Answer 1

我想出了一个组合 Divakar 的解决方案的和teng的答案，以及我自己的修改，并将其推广到 2D 或 3D 情况。

为了提高效率，我应该预先分配 r 和 c，但与此同时，这是运行时:

• 对于尺寸为 117x159x126 和 32000 的 3D 图像，单独的区域:0.79s
• 对于上面的 2D 示例:0.004671s 使用此解决方案，0.002136s 使用 Divakar 的解决方案，0.03995s 与腾的解决方案。

不过，我还没有尝试将获胜者 (Divakar) 扩展到 3D 案例!

noDims = length(size(Im));
validim = ones(size(Im))>0;
labels = unique(Im);

if noDims == 3
    Im = padarray(Im,[1 1 1],'replicate', 'post');
    shifts = {[-1 0 0] [0 -1 0] [0 0 -1]};
elseif noDims == 2
    Im = padarray(Im,[1 1],'replicate', 'post');
    shifts = {[-1 0] [0 -1]};
end

% get value of the neighbors for each pixel
% by shifting the image in each direction
r=[]; c=[];
for i = 1:numel(shifts)
    tmp = circshift(Im,shifts{i});
    r = [r ; Im(validim)];
    c = [c ; tmp(validim)]; 
end

A = sparse(r,c,ones(size(r)), numel(labels), numel(labels) );
% make symmetric, delete diagonal
A = (A+A')>0;
A(1:size(A,1)+1:end)=0;

感谢您的帮助!