Я пытаюсь вычислить полную вариацию изображения в matlab, используя норму l1 пространственных производных первого порядка. Код внизу:Как вычислить полную вариацию изображения в matlab
function TV = compute_total_variation1(y)
% y is the image
nbdims = 2;
% check number of channels in an image
if size(y,1)==1 || size(y,2)==1
% we have one dimension
nbdims = 1;
end
if size(y,1)>1 && size(y,2)>1 && size(y,3)>1
% we have three dimensions
nbdims = 3;
end
if nbdims==1
TV = sum(abs(diff(y)));
return;
end
% the total variation weight is 1
% weight_tv = ones(size(y));
g = gradient(y);
% compute using the l1 norm of the first order derivatives
TV = sum(abs(g),nbdims+1);
% TV = TV .* weight_tv;
TV = sum(TV(:));
Я правильно вычисляю общую вариацию с использованием нормы l1?
Edit:
function TV = compute_total_variation1(y)
% y is the image
nbdims = 2;
% check number of channels in an image
if size(y,1)==1 || size(y,2)==1
% we have one dimension
nbdims = 1;
end
if size(y,1)>1 && size(y,2)>1 && size(y,3)>1
% we have three dimensions
nbdims = 3;
end
if nbdims==1
TV = sum(abs(diff(y)));
return;
end
% the total variation weight is 1
% weight_tv = ones(size(y));
[gx gy] = gradient(y);
% compute using the l1 norm of the first order derivatives
% horizontal
TVgx = sum(abs(gx),nbdims+1);
% vertical
TVgy = sum(abs(gy),nbdims+1);
% TV = TV .* weight_tv;
TV = sum(TVgx(:)) + sum(TVgy(:));
Если вы хотите сделать это быстрее, я бы предпочел нечто вроде 'A = abs (img (1: end-1,:) - img (2: end, :)); B = abs (img (:, 1: end-1) -img (:, 2: end)); sum (A (:)) + sum (B (:)) ' – matheburg