使用KNN缩小2D中的矩阵大小

Question

我有一个大的二进制矩阵。我想通过使用knn近似来减小这个矩阵的大小。我的想法是将矩阵聚类为4个邻居的组，如果组中的1的数量大于或等于0的数量，则用1替换该组。

具体地说，让矩阵是

1 0 0 1 0 
0 1 1 0 0 
1 1 0 0 0 
0 1 1 1 0
0 0 1 1 0
1 0 0 1 0

首先，我想创建邻居组作为

1 0 |0 1| 0| 
0 1 |1 0| 0|
------------
1 1 |0 0| 0| 
0 1 |1 1| 0|
------------
0 0 |1 1| 0|
------------

然后我想要生成的最后一个矩阵是

1 1 0
1 1 0
0 1 0

通过用多数分数替换该组。我如何才能有效地做到这一点是MATLAB？

Answer 1

最初我尝试使用imresize让它工作，但如果没有"破解"，它就无法完全工作(在我所有的"正确"尝试中，它都偏离了1个值(。

imresize(M, ceil(size(M)/2), 'bilinear') >= 0.4 % This works but is hacky and not recommended!

然而，我可以想出一种使用2D卷积来解决这个问题的方法。注意，我填充数组(需要一个工具箱(是为了简化最后的索引阶段：

function C = q53247013(M)
if nargin < 1
M = [
1 0 0 1 0 
0 1 1 0 0 
1 1 0 0 0 
0 1 1 1 0
0 0 1 1 0
1 0 0 1 0];
end
% Constants:
BLK_SZ = 2;
A = ones(BLK_SZ);
% Pad array if needed (note: this WILL require modification if BLK_SZ > 2 ):    
padBottom = rem(size(M,BLK_SZ),1);
padRight = rem(size(M,BLK_SZ),2);
M = padarray(M, [padBottom, padRight], 'replicate', 'post');
% Perform convolution:    
C = conv2(M, A, 'valid') >= ceil(BLK_SZ^2 / 2);
% Remove every other row and column:
C = C(1:2:end, 1:2:end);

另一种选择是blockproc函数：

C = blockproc(M, [2 2], @(x)sum(x.data(:))) >= 2;