我有几个问题。请忍受我。我写了一个程序并试图优化它。我只发布我认为可以进一步优化的代码片段。
1.首先我试图计算图像的梯度。我以前使用过 MATLAB 的梯度算子，但发现它很慢。所以我写下了我自己的代码。请在我的渐变代码中找到我的代码！
我在 MATLAB 上运行分析器，发现我的程序仍然存在一些瓶颈。我在这里张贴一张图片：
如您所见，我使用了两个额外的矩阵 A 和 B 两次，用于计算水平和垂直方向的梯度。真的有必要吗？如果不使用额外的矩阵 A 和 B，就不能将操作集成到第 5 行和第 8 行中。删除额外的矩阵 A 和 B 会使我的代码运行得更快吗？
2.其次，我需要在我的代码中使用拉普拉斯算子，发现它是我程序的瓶颈之一。我已经阅读了 matlab 文档，还阅读了Matlab del2 和 Matlab 梯度梯度之间的差异和在 Matlab 中理解 DEL2 函数的链接，以便用 C++ 对其进行编码。
然后我检查了 del2 的配置文件并找到了这个。
. 我的问题是，在这种情况下，子函数parse_inputs和ipermut的功能是什么？需要注意的是，我正在使用大小始终大于 64X64 的图像矩阵。
我阅读了 permute 的解释，它说“ Permute 以便 del2 始终沿列显示。 ”。实际上是什么意思？我在某处读到 MATLAB 使用列主要格式。谁能解释一下这是什么意思？
关于 parse_inputs 子功能，我阅读了说明，其中指出
%PARSE_INPUTS
% [ERR,F,LOC,CFLAG] = PARSE_INPUTS(F,V) returns the spacing LOC
% along the x,y,z,... directions and a column vector flag CFLAG. ERR
% will be true if there is an error.
我不知道这个函数是做什么的。请问谁能解释一下？
3 . 我还尝试为matlab写下我自己的del2函数，以使其更快，但奇怪的是我只能处理内部点。MATLAB 中的实现对于 del2 是否正确？为什么它在边界点进行外推？
拉普拉斯算子的基础不应该总是它应该保持等式吗？
laplacian = del2(image);
[x, y] = gradient(image);
[xx, xy] = gradient(x);
[yx, yy] = gradient(y);
laplacian = xx + yy;
此代码取自请检查代码。我阅读了那里的所有帖子，但解释并不令我满意。请你解释一下为什么上面的代码没有给出相同的输出？
感谢大家阅读这组冗长而无聊的问题。任何帮助将不胜感激。如果有人有问题，我会将问题分开并单独发布。就这么说吧伙计们！
提前致谢 ！
编辑：经过一整天的努力，终于设法删除了有问题的矩阵 A 和 B。我正在写下下面的代码：
function [dx dy] = gradient_my_code(I)
dx=[I(:,2)-I(:,1) (I(:,3:end)-I(:,1:end-2))./2 I(:,end)-I(:,end-1)];
dy=[I(2,:)-I(1,:) ; (I(3:end,:)-I(1:end-2,:))./2 ; I(end,:)-I(end-1,:)];
出于计时目的，我这样做了：
xaxis = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,2000,3000,4000,5000];
n1 = zeros(1,length(xaxis));
n2 = zeros(1,length(xaxis));
for i=1:length(xaxis);
x=xaxis(i);
u=magic(x);
tic
[dx dy] = gradient(u);
n1(i)=toc;
tic
[dx dy] = gradient_my_code(u);
n2(i)=toc;
end
plot(n1,'r','LineWidth',3);
hold on;
plot(n2,'b','LineWidth',3);
hold off;
我绘制了速度比较。请检查并提出您的意见。