MATLAB Language
`accumarray（）`関数の使い方

前書き

構文

• accumarray（subscriptArray、valuesArray）
• accumarray（subscriptArray、valuesArray、sizeOfOutput）
• accumarray（subscriptArray、valuesArray、sizeOfOutput、funcHandle）
• accumarray（サブスクリプト配列、valuesArray、sizeOfOutput、funcHandle、fillVal）
• accumarray（サブスクリプト配列、valuesArray、sizeOfOutput、funcHandle、fillVal、isSparse）

パラメーター

備考

別のベクトルでグループ化された要素の中で最大値を見つける

^{これは公式のMATLABの例です}

次のコードを考えてみましょう：

month = [1;1;2;3;8;1;3;4;9;11;9;12;3;4;11];
temperature = [57;61;60;62;45;59;64;66;40;56;38;65;61;64;55];
maxTemp = accumarray(month,temperature,[],@max);

以下の画像は、この場合のaccumarrayによる計算プロセスを示しています。

この例では、同じmonthすべての値が最初に収集され、次に、 accumarrayへの4 ^番目の入力（この例では@max ）で指定された関数がそのような各セットに適用されます。

画像パッチにフィルタを適用し、各ピクセルを各パッチの結果の平均として設定する

近代的な画像処理アルゴリズムの多くは、作業するための基本要素です。
たとえば、パッチを除去することができます（BM3Dアルゴリズムを参照）。

しかし、処理されたパッチの画像を構築するときには、同じピクセルに対して多くの結果が得られます。
それに対処する1つの方法は、同じピクセルのすべての値の平均（経験的平均）を取ることです。

次のコードは、イメージをパッチに分割し、 [accumarray()][1]を使用して平均を使用してパッチからイメージを再構築する方法を示しています。

numRows = 5;
numCols = 5;

numRowsPatch = 3;
numColsPatch = 3;

% The Image
mI = rand([numRows, numCols]);

% Decomposing into Patches - Each pixel is part of many patches (Neglecting
% boundariwes, each pixel is part of (numRowsPatch * numColsPatch) patches).
mY = ImageToColumnsSliding(mI, [numRowsPatch, numColsPatch]);

% Here one would apply some operation which work on patches

% Creating image of the index of each pixel
mPxIdx = reshape(1:(numRows * numCols), [numRows, numCols]);

% Creating patches of the same indices
mSubsAccu = ImageToColumnsSliding(mPxIdx, [numRowsPatch, numColsPatch]);

% Reconstruct the image - Option A
mO = accumarray(mSubsAccu(:), mY(:)) ./ accumarray(mSubsAccu(:), 1);

% Reconstruct the image - Option B
mO = accumarray(mSubsAccu, mY(:), [(numRows * numCols), 1], @(x) mean(x));

% Rehsape the Vector into the Image
mO = reshape(mO, [numRows, numCols]);