测试周围的非零元素

这是以下内容的以下部分：

2) 附加问题：

获得非零邻居的平均值后，我还想测试邻居元素是否等于、小于或大于非零的平均值。如果它大于或等于“1”，否则为“0”。

注：如果邻居在两个或多个中心的半径内，则取最小的中心平均值进行测试。

    0    12     9     
    4  **9**    15     
   11    19     0 

中间的“9”在 12、15 和 19 个中心的半径内，因此取这些中心的最小平均值 min[9.000, 9.000, 8.000]=8.000

例如，当半径 = 1 m 或 1 个元素远时。

new_x =

     0         0          0          0         0
     0         0     **9.0000**    9.0000      0
     0      4.0000     9.0000    **9.0000**    0
     0    **8.3333** **8.0000**      0         0
     0      2.0000     4.0000      8.0000      0
     0      4.0000     5.0000      8.0000      0
     0         0          0          0         0

Test_x =

     0         0           0           0         0
     0         0       **9.0000**      1         0
     0         0           1       **9.0000**    0
     0    **8.3333**   **8.0000**      0         0
     0         0           0           0         0
     0         0           0           0         0
     0         0           0           0         0

=================================================== ===============================

1）假设我有一个矩阵，如下所示，

X =

 0     0     0     0     0
 0     0    12     9     0
 0     4     9    15     0
 0    11    19     0     0
 0     2     4     8     0
 0     4     5     8     0
 0     0     0     0     0

我想找到周围非零元素大于 10 的平均值。其余元素仍然保持不变，即元素

所以我希望我的解决方案看起来像这样，

new_x =

     0         0         0         0         0
     0         0    9.0000    9.0000         0
     0    4.0000    9.0000    9.0000         0
     0    8.3333    8.0000         0         0
     0    2.0000    4.0000    8.0000         0
     0    4.0000    5.0000    8.0000         0
     0         0         0         0         0

不是：我就是NOT只查看大于某个值（本例中为 10）的元素的邻居。

假设任何大于 10 的元素都是“中心”，我们想要找到半径为 1 m 的非零元素的平均值。其中 1 米 = 距中心 1 个元素。

注意：半径可能并不总是 1 米，即可以是 2 米或更大。在这种情况下，它不会只是中心的顶部、底部、左侧和右侧。

****还要注意矩阵边界。例如，当半径 = 2 或更大时，一些非零邻居的平均值位于边界之外。**

例如，

对于半径 =1 m = 1 个元素的情况， new_x = [(i+1,j) 、 (i-1,j) 、(i,j+1) 和 (i,j-1)] 的平均值 - 中心的顶部、底部、右侧和左侧。

对于半径 =2 m = 2 个元素的距离， new_x = [(i+1,j)、(i+2,j)、(i-1,j)、(i-2,j)、(i,j+1)、(i,j+) 的平均值2)、(i,j-1)、(i,j-2)、(i+1,j+1)、(i+1,j-1)、(i-1,j-1) 和(i-1,j+1)]。

=================================================== ===============

我之前尝试过一些东西，但我不熟悉这些功能。

所以请帮我解决这个问题。

先感谢您。

EDIT： 请注意，这需要图像处理工具箱中的函数，即：COLFILT https://www.mathworks.com/help/images/ref/colfilt.html and STREL https://www.mathworks.com/help/images/ref/strel-class.html

r = 1;                       %# radius
t = 10;                      %# threshold value
mid = round((2*r+1)^2/2);    %# mid point
nhood = getnhood(strel('diamond', r));
nhood(mid) = false;
fcn = @(M)sum(M(nhood(:),:),1)./(sum(M(nhood(:),:)~=0)+all(M(nhood(:),:)==0)).*(M(mid,:)>=t)+M(mid,:).*(M(mid,:)<t);
new_x = colfilt(x, 2*[r r]+1, 'sliding',fcn)

For r=1:

new_x =
            0            0            0            0            0
            0            0            9            9            0
            0            4            9            9            0
            0       8.3333            8            0            0
            0            2            4            8            0
            0            4            5            8            0
            0            0            0            0            0

For r=2:

new_x =
            0            0            0            0            0
            0            0         11.2            9            0
            0            4            9       10.167            0
            0            7       7.7778            0            0
            0            2            4            8            0
            0            4            5            8            0
            0            0            0            0            0

事实上，它应该适用于任何radius >= 1

请注意菱形结构元素如何表示邻域：

nhood =
     0     1     0
     1     0     1
     0     1     0

nhood =
     0     0     1     0     0
     0     1     1     1     0
     1     1     0     1     1
     0     1     1     1     0
     0     0     1     0     0

and so on..

解释：

我们使用COLFILT https://www.mathworks.com/help/images/ref/colfilt.html函数使用 NxN 的滑动邻域遍历矩阵，并将每个块作为临时矩阵中的一列。

我们使用该函数处理该临时矩阵（块）的每一列fcn，完成后结果将被放置在正确的位置（COLFILT https://www.mathworks.com/help/images/ref/colfilt.html uses IM2COL https://www.mathworks.com/help/images/ref/im2col.html and COL2IM https://www.mathworks.com/help/images/ref/col2im.html下）。

我们根据块中心的值检查两种情况：

1. 如果小于 10，则返回该值不变：M(mid,:)

2. 如果它 >=10，我们计算其邻域非零元素的平均值sum(M(nhood(:),:),1) ./ (sum(M(nhood(:),:)~=0) + all(M(nhood(:),:)==0))。 那里的最后一项有必要避免被零除

注意上面 1 和 2 的结果是如何组合起来的R1.*(M(mid,:)<t) + R2.*(M(mid,:)>=t)模拟 if/else 选择。