その結果、出力イメージは、入力イメージと同じサイズになります。イメージが同じサイズである必要はありません。必要に応じて、指定した関数が適切なサイズのブロックを返すことを確認します。実装できる多くの演算では、四角形ブロックでなく列行列になっていると、計算が非常に速く実行されます。この方法の詳細は、列方向の処理を使用して、スライディング近傍または個別ブロック演算を高速化するを参照してください。つの理由でパディングを行う場合があります。部分ブロックの問題に対処するため境界周辺の重なりを作成するため個別ブロック処理で説明したように、ブロックがイメージにぴったりと合わない場合は、イメージの右辺と底辺に部分ブロックができます。既定の設定では、パディングなしで、これらの部分ブロックはそのまま処理されます。各ブロックに境界を付加することもできます。パラメーターを使用して、ブロック処理でその値が対象となるブロックの外側にピクセルの行および列を追加します。設定した関数に渡します。使用して処理するために、次のようにします。'PadPartialBlocks',true)この図でわかるように、部分ブロックおよびブロックの境界の両方のパディングをイメージのサイズ全体で行います。ピクセル境界で処理されます。ピクセルが追加されます。境界を含むように拡張されたイメージの辺に沿ったブロックは、元のイメージの境界を超えて拡張します。列の入力行列の最終的なサイズまで広がります。図の外側の四角形は、パディングされた後のイメージの新しい境界を示します。パラメーターを使用します。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。