13、计算机视觉架构与能量函数解析

计算机视觉架构与能量函数解析

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像素邻域计算

在计算机视觉处理中，每个像素都需要与其邻域像素配合处理。在代码里，邻域计算通过组合逻辑实现。处理器块会选择下一个要计算的像素位置，该位置由两个等效坐标表示，即 kk 和 (x,y,z) 。其中， kk 是像素计数器，而 (x,y,z) 分别是行、列和 RGB 的计数器。这种获取像素坐标的方式效率较高，因为它避免了除法和乘法运算。若不采用此方式，就需要通过 z = kk%3 、 y = ⌊kk∕(3 × WIDTH)⌋ 和 x = kk − 3 × WIDTH × y 来计算坐标。

对于每个像素，在计算邻域索引时会考虑边界条件。若邻域超出边界，其坐标会被设置为中心像素的坐标，这样边界外的所有邻域都会被设为边界值。不过，也可以使用反射方法修改该设置，使外部像素成为内部像素的反射。任何其他边界条件的定义都需在代码中体现。计算出的索引会转换为邻域的实际值，同时还会根据第一幅图像的邻域计算第二幅图像中对应的邻域。实际上，对应像素的定义取决于具体应用，例如在立体匹配和光流计算中，对应像素会动态变化，需要搜索最优值。这里的模板只是简单地将视差或光流设为零。邻域的定义可以扩展，使邻域范围不止一个像素，此时逻辑依然正确，但邻域数组需要适当扩展。

在处理器的 always 块内，操作由两幅图像的邻域像素和状态寄存器定义，以确定状态寄存器的新值。在实际应用中，需要将邻域和对应