小编nag*_*wal的帖子

我有两个图像，比如P和S，大小为 8192×200，我想计算它们之间的自定义“欧几里德距离”。目前我使用以下步骤：

1. 将图像重塑为一对列向量和行向量：

   Ip = Ip(:).';
   Is = Is(:);
   

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2. 计算一个度量矩阵，G，其条目由公式给出

   G(i,j) = 1/(2*pi*r*r) * exp((-d*d)/(2*r*r));
   

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   其中r是一个从 0 到 20 变化的全局参数，例如，d是 pixeli和 pixel之间的距离j。例如，如果像素i是(k,l)并且像素j是(k1,l1)，则d = sqrt((k-k1)^2 + (l-l1)^2);。像素 1 将是(1,1)，像素 2 将是(1,2)，依此类推。因此，矩阵的大小G将为1638400×1638400。

3. 计算两个图像之间的最终（标量）欧几里得距离，使用：

   ImEuDist = sqrt( (Ip-Is) * G * (Ip-Is).' );  
   

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我已经使用 mex 函数编写了一些代码，但是在给出结果之前花费的时间太长（5-6 小时） - 请参阅此 SO …