MATLAB中处理大图像的函数blockproc

MATLAB分块处理矩阵的函数很早就有了——blkproc，但缺点是blkproc必须一次性把要处理的矩阵全部导入内存中，这样大大限制了其应用范围，对一些超大型的图像就无能为力了。幸运的是随着MATLAB使用范围越来越广，Mathworks也紧跟用户需求，新版本的MATLAB推出了可以处理任意大图像的函数blockproc，其用法如下：

1. B = blockproc(A,[M N],fun)
   
2. 
   
3. B = blockproc(src_filename,[M N],fun)
   
4. 
   
5. B = blockproc(adapter,[M N],fun)
   
6. 
   
7. blockproc(...,param,val,...)

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A是要处理的图像矩阵，如果图像太大不能完全导入内存，也可以用图像文件名src_filename来表示。[M,N]是希望每次分块处理的矩阵大小，fun是函数句柄，即对每块矩阵的处理函数。
需要说明的是blockproc默认支持tiff/tif和jpeg2000格式的任意大图像处理，如果要读取其他格式的大图像需要针对该图像格式再写一个继承自MATLAB中ImageAdapter这个抽象类的子类adapter，来满足blockproc的输入要求。MATLAB帮助文档中有一个读取lan格式的LanAdapter示例类，大家可以参照那个格式来构造任意图像格式的Adapter类来实现blockproc函数对任意大图像文件的支持。
最后一种调用格式可以实现读取大图像文件，分块处理后再在指定路径写入处理后的图像文件，这个非常有用。下面给一个简单的例子,更多的用法希望大家讨论完善。

1. fun = @(block_struct) repmat(block_struct.data,5,5) ;%注意处理函数的输入必须是结构体，其data域是我们的矩阵数据，这是由blockproc分块后的机制决定
   
2. 
   
3. blockproc('moon.tif',[16 16],fun,'Destination','C:\moonmoon.tif');
   
4. 
   
5. imshow('C:\moonmoon.tif')

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可以看到分块处理后的效果，当然这是简单的把原图像分块（每一子块大小16*16）复制了25倍后的效果。