отображать значения полярного серого в матрице без интерполяции каждого цикла for

Использование набора инструментов для обработки изображений

Изображения работают немного иначе, чем данные, которые у вас есть. Однако довольно просто сопоставить одно представление с другим.

Я вижу только одну проблему: упаковка. Очевидно, что θ = 2π = 0, но MATLAB этого не знает. Насколько я знаю, нет простого способа сообщить об этом MATLAB.

Почему это важно? Проще говоря, межпиксельная интерполяция использует информацию от ближайших N соседей для поиска промежуточных цветов, при этом N зависит от ядра интерполяции. Делая это где-то в середине изображения, проблем нет, но на краях MATLAB должен знать, что левый край равен правому краю. Это не стандартная обработка изображений, и я не знаю ни одной функции, способной на это.

Реализация

Теперь, если игнорировать проблему упаковки, это один из способов сделать это:

function resize_polar()

    %% ORIGINAL IMAGE
    % ==========================================================================

    % Some random greyscale data
    C = double(rgb2gray(imread('stars.png')))/255;

    % Your current size, and desired size    
    sz_x = size(C,2);    new_sz_x = 1024;
    sz_y = size(C,1);    new_sz_y = 1024;

    % Ranges for teat and rho;  
    % replace with your actual values
    rho_start = 0;     theta_start = 0;
    rho_end   = 10;    theta_end   = 2*pi;

    % Generate regularly spaced grid;
    theta = linspace(theta_start, theta_end, sz_x);
    rho   = linspace(rho_start,   rho_end,   sz_y);

    [theta, rho] = meshgrid(theta,rho);


    % Make plot of generated data
    plot_polar(theta, rho, C, 'Original image');

    % Resize data
    [theta,rho,C] = resize_polar_data(theta, rho, C, [new_sz_y new_sz_x]);

    % Make plot of generated data
    plot_polar(theta, rho, C, 'Rescaled image');

end


function [theta,rho,data] = resize_polar_data(theta,rho,data, new_dims)

    % Create fake RGB image cube 
    IMG = cat(3, theta,rho,data);

    % Rescale as if theta and rho are RG color data in the RGB
    % image cube
    IMG = imresize(IMG, new_dims, 'nearest');

    % Split up the data again
    theta = IMG(:,:,1);
    rho   = IMG(:,:,2);
    data  = IMG(:,:,3);

end

function plot_polar(theta, rho, data, label)

    [X,Y] = pol2cart(theta, rho);

    figure('renderer', 'opengl')
    clf, hold on

    surf(X,Y,zeros(size(X)), data, ...
         'edgecolor', 'none');     
    colormap gray

    title(label);

end

Использованные и нанесенные изображения:

Удивительно нарисованное изображение PNG 512 × 960

Теперь они выглядят одинаково (на самом деле не удалось придумать более подходящее изображение), поэтому вам придется поверить мне, что 512 × 960 действительно было масштабировано до 1024 × 1024 с интерполяцией ближайшего соседа.

Вот некоторые тайминги фактической операции imresize() для некоторых простых ядер:

nearest : 0.008511 seconds.
bilinear: 0.019651 seconds.
bicubic : 0.025390 seconds.  <-- default kernel

Но это сильно зависит от вашего оборудования; Я считаю, что imresize перекладывает много работы на графический процессор, поэтому, если у вас дрянной, он будет медленнее.

Упаковка

Если проблема упаковки действительно важна для вас, вы можете изменить приведенную выше функцию, чтобы сделать следующее:

• сначала измените масштаб изображения с помощью imresize(), как раньше
• горизонтально объединить вторую половину данных в градациях серого и первую половину. Это означает, что вы меняете местами первую и вторую половины, чтобы левый и правый края (0 и 2π) соприкасались посередине.
• масштабируйте это промежуточное изображение с помощью imresize()
• Извлеките центральную вертикальную полосу масштабированного промежуточного изображения.
• разделить его на две полосы одинаковой ширины
• и замените краевые полосы выходного изображения двумя полосами, которые вы только что создали.

Теперь это своего рода подход грубой силы: вы масштабируете изображение дважды, и большая часть пикселей второго раунда изображения будет отброшена. Если производительность является проблемой, вы, конечно, можете применить масштабирование только к центральной полосе этого промежуточного изображения. Но, ну, это будет немного сложнее.