测试周围的非零元素

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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，小于或大于非零平均值。如果大于或等于“ 1”，否则为“ 0”。

注意：如果邻居的半径在两个或多个中心的范围内，则以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'位于12、15和19个中心的半径内，因此取最小值的最小值的平均值为[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）说如果我有一个矩阵，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
我想找到大于10的周围非零元素的平均值。其余元素仍保持不变，即元素 0),1)]*[x(5) < 10; x(5) >= 10]; new_x = nlfilter(X,[3 3],fcn);
编辑：如果您无权访问“ 图像处理工具箱” ，则也可以使用内置的CONV2函数执行此操作，如下所示：

kernel = [0 1 0; ... %# Convolution kernel 1 0 1; ... 0 1 0]; sumX = conv2(X,kernel,'same'); %# Compute the sum of neighbors %# for each pixel nX = conv2(double(X > 0),kernel,'same'); %# Compute the number of non-zero %# neighbors for each pixel index = (X >= 10); %# Find logical index of pixels >= 10 new_x = X; %# Initialize new_x new_x(index) = sumX(index)./max(nX(index),1); %# Replace the pixels in index %# with the average of their %# non-zero neighbors 以上处理您的半径= 1种情况。要解决您的radius = 2的情况，您只需要将卷积内核更改为以下内容，然后重新运行上面的代码即可：

kernel = [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];

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