Matlab中的矢量化循环-性能问题

Introduction to vectorizing in MATLAB - any good tutorials?
filter that uses elements from two arrays at the same time

根据我读到的教程,我试图将一些过程矢量化,这需要很多时间。

我重写了这个:

function B = bfltGray(A,w,sigma_r)
dim = size(A);
B = zeros(dim);
for i = 1:dim(1)
    for j = 1:dim(2)

        % Extract local region.
        iMin = max(i-w,1);
        iMax = min(i+w,dim(1));
        jMin = max(j-w,1);
        jMax = min(j+w,dim(2));
        I = A(iMin:iMax,jMin:jMax);

        % Compute Gaussian intensity weights.
        F = exp(-0.5*(abs(I-A(i,j))/sigma_r).^2);
        B(i,j) = sum(F(:).*I(:))/sum(F(:));

    end
end

进入这个:

function B = rngVect(A, w, sigma)
W = 2*w+1;
I = padarray(A, [w,w],'symmetric');
I = im2col(I, [W,W]);
H = exp(-0.5*(abs(I-repmat(A(:)', size(I,1),1))/sigma).^2);
B = reshape(sum(H.*I,1)./sum(H,1), size(A, 1), []);

在哪里?
A 是矩阵512x512
w 是窗口大小的一半,通常等于5
sigma
所以 I 矩阵将有512x512x121=31719424个元素

但是这个版本看起来和第一个版本一样慢,但是另外它使用了大量的内存,有时会导致内存问题。

我还尝试使用nlfilter(类似于 second solution given by Jonas )但自从我使用 (R13)(没有复杂的功能句柄可用)。

所以,我再次要求的不是现成的解决方案,而是一些能帮助我在合理时间内解决这个问题的想法。也许你会指出我做错了什么。

编辑:
正如米哈伊尔所建议的,剖面分析的结果如下:
65%的时间花在排队上 H= exp(...)
25%的时间用于 im2col