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所以我试图用这段代码做的是找到图像线上低于某个阈值的所有像素。然而，问题是这段代码是在一个双 for 循环中执行的（是的，我知道 :( ），每个像素一次，所以它非常慢。我想知道我是否还有什么可以做的。

一些技巧会很棒，因为我对 MATLAB 优化很陌生，而且我只知道基础知识（尽量不要使用循环，或者在内部函数中多次调用脚本等）。如果这不起作用，我可能不得不求助于 MEX 文件，这对于我小组中的其他研究人员来说将更难维护。谢谢！

for y = 1:y_len
    for x = 1:x_len
        %//...do stuff to calc slope and offset for the line, 
                %//this can be vectorized pretty easily.

        yIndices = xIndices.*slope + offset;
        yIndices = round(yIndices);

        yIndices = yIndices + 1;
        xIndices = xIndices + 1;
        valid_points = (yIndices <= 308) & (yIndices > 0);

        %this line is bottle necking----------------------------------------
        valid_points = yIndices(valid_points)+(xIndices(valid_points)-1)*308;
        %-------------------------------------------------------------------

        valid_points = valid_points(phaseMask_R(valid_points));
        t_vals = abs(phase_R(valid_points)-currentPhase);
        point_vals = [XsR(valid_points);YsR(valid_points)] - 1;
        matchedPtsCoordsR = point_vals(:,(t_vals<phaseThreshold) |(abs(192-t_vals)<phaseThreshold));

        matchedIndex = size(matchedPtsCoordsR,2);
        if(matchedIndex ==0)
          continue
        end

        centersMinMaxR = zeros(1,matchedIndex);
        cmmIndexR = 1;
        for a = 1:matchedIndex;
          if(a==1)
            avgPosition = matchedPtsCoordsR(:,a);
            centersMinMaxR(1,1) =1;
          else
            currentPosition = matchedPtsCoordsR(:,a);


            %also very slow----------------------------------------------
            distance = sum(abs(currentPosition-avgPosition));
            %------------------------------------------------------------
            if(distance>4) % We are now likely in a different segment.
              centersMinMaxR(2,cmmIndexR) = a-1;
              cmmIndexR = cmmIndexR + 1;
              centersMinMaxR(1,cmmIndexR) = a;
            end
            avgPosition = matchedPtsCoordsR(:,a);
          end
        end

        centersMinMaxR(2,cmmIndexR) = a;
        centersR = round(sum(centersMinMaxR)/2);

        %//...do stuff with centersR
                    %//I end up concatenating all the centersR into a 
                    %//large vector arrray with the start and end of 
                    %//each segment.
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首先，MatLab Profiler 是你最好的朋友，我假设你知道它，因为你知道什么是瓶颈。

删除双循环的快速修复是使用该:命令。您可以使用单循环而不是使用双循环，但要沿整个维度计算每个行或列索引。举个简单的例子：

m = magic(2);
slope = 5;

m =
     1     3
     4     2

m(1,:) * slope  =
     5    15

m(:,1) * slope =
     5
    20

不要使用交错数组，而是使用稀疏数组。Matlab 内置了对它们的支持：

Matlab 创建稀疏数组

Matlab 稀疏矩阵运算

更新

关于使用稀疏与普通数组的利弊： 稀疏与普通数组 Matlab

稀疏矩阵对于使用真正稀疏矩阵的人来说是一个真正的福音，但在大多数情况下，25% 的非零值根本不够“稀疏”。

寻找更多更新，因为我有更多时间查看您的代码：p

于 2010-07-16T20:25:41.767 回答