Мне нужна функция какentropyfilt() в Matlab, который неT существует в OpenCV.

В Matlab,J = entropyfilt(I) возвращает массив J, где каждый выходной пиксель содержит значение энтропии окрестности 9 на 9 вокруг соответствующего пикселя во входном изображении I.

Я написал функцию для реализации ее в c ++, каждый пиксель получает свою энтропию следующим образом:

использованиеcvCalHist с параметром маски, соответствующим образом установленным, чтобы получить ROI изображенияs прямоугольник 9 * 9).Нормализуйте гистограмму так, чтобы сумма ее бинов была равна 1.Используйте формулу для (Шеннона) энтропии.

Я перечислю код C ++ ниже:

GetLocalEntroyImage( const IplImage*gray_src,IplImage*entopy_image){
    int hist_size[]={256};
    float gray_range[]={0,255};
    float* ranges[] = { gray_range};
    CvHistogram * hist = cvCreateHist( 1, hist_size, CV_HIST_SPARSE, ranges,1);
    for(int i=0;iheight-1,j+4)-j);
                cvSetImageROI(const_cast(gray_src),roi);
                IplImage*gray_src_non_const=const_cast(gray_src);                            

                //2.calHist,here I chose CV_HIST_SPARSE to speed up
                cvCalcHist( &gray_src_non_const, hist, 0, 0 );*/
                cvNormalizeHist(hist,1.0);
                float total=0;
                float entroy=0;

               //3.get entroy
                CvSparseMatIterator it;
                for(CvSparseNode*node=cvInitSparseMatIterator((CvSparseMat*)hist-   >bins,&it);node!=0;node=cvGetNextSparseNode(&it)){
                float gray_frequency=*(float*)CV_NODE_VAL((CvSparseMat*)hist->bins,node);
                entroy=entroy-gray_frequency*(log(gray_frequency)/log(2.0f));//*(log(gray_frequency)/log(2.0))
                }
                ((float*)(local_entroy_image->imageData + j*local_entroy_image->widthStep))[i]=entroy;
                cvReleaseHist(&hist);
            }
        }
        cvResetImageROI(const_cast(gray_src));
    }

Однако код слишком медленный. Я протестировал его на изображении 600 * 1200, и оно стоит 120 с, в то время как entroyfilt в Matlab занимает всего 5 с.

Кто-нибудь знает, как ускорить его или знает какую-либо другую хорошую реализацию?