各位好，小弟手边有一张影像(500px500p)，有点类似一般的照片经选转，
所以在分别在四边上有黑色直角三角形形成的NAN，而位置是固定已知的。
而在除黑边外的部分，则有些许不规则NAN散布其中，有大有小，有点类似补丁的概念。
目前我打算将除了黑边之外的NAN(补丁)部分以相邻值来补，仅计算周围有值者进行平均，
忽略掉NAN，并逐步扩散至将其他NAN补完。
2 6 4 2 6 4
8 NAN NAN → 8 5 NAN
NAN NAN NAN 补值后 NAN NAN NAN
虽说配合nanmean与while循环可按此方法处理整张影像，但耗时相当长，
是否有其他更直观快速的方式可行？谢谢大家

我想先问一下，旋转是自己做的吗？你想做的事情，旋转过程中内插改一下就可以解决。如果不是，先抓isnan座标，再来看是用parfor或是弄成矩阵运算都可以加速。

拿到的资料就已旋转过，我目前在想是否能区块化bwlabel regiongroups来处理加速

你指的是regionprops？是的话应该可以，跟我说的转矩阵运算应该差不多，而且这指令还支援GPU加速。