均值滤波算法与SSE2指令集并行优化

原创 已于 2024-04-11 00:18:33 修改 · 532 阅读 · 0 ·
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#算法 #均值算法 #opencv

于 2024-04-04 18:52:49 首次发布
本文探讨了如何优化均值滤波算法，通过遍历求和、按行列增删以及利用SSE2指令集进行并行优化，大幅提高处理速度。在1920x1080图像上，优化后的算法在Release模式下运行时间显著减少，已优于OpenCV的默认实现。

均值滤波是经典的机器视觉方法，本篇将讨论如何对该算法进行优化，使得其比OpenCV的实现更快。

为量化运行速度，先实现遍历求和的均值滤波算法，看看其运行效率究竟有多慢，代码如下：

遍历求和均值滤波算法

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
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支持 SSE2 指令集的测试程序
TechBlitzZ的博客
08-23 314
比如，SSE2 中有一个指令叫做“加法指令（add）”，它可以将两个向量中的每个元素同时相加，得到一个新的向量。至此，我们已经成功地编写了一个简单的 SSE2 测试程序，并通过它验证了 SSE2 指令集的正确性。由于 SSE2 指令集是 Intel CPU 的专利技术，因此只有支持 SSE2 的 CPU 才能正确运行测试程序。如果你的计算机不支持 SSE2，那么程序会在运行时出现错误，无法得到正确的结果。注意，在使用 SSE2 指令时，需要将数据以 16 字节对齐的方式存储，因此我们在代码中用到了。
优化：检测是否支持 SSE2 指令集的测试程序
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09-16 327
在编写程序时，优化代码以提高性能是一个重要的考虑因素。如果支持，我们可以在该条件分支中编写使用 SSE2 指令集的代码。否则，我们可以在另一个条件分支中处理 SSE2 指令集不被支持的情况。在本例中，我们传递了字符串 “sse2” 作为参数来检查 SSE2 指令集的支持情况。这是一个简单的示例程序，用于检测 SSE2 指令集的支持情况。根据实际需求，您可以在条件分支中编写更复杂的代码，以充分利用 SSE2 指令集提供的优化能力。通过运行上述代码，我们可以在控制台输出中查看 SSE2 指令集的支持情况。
算法复杂度O(mn)的均值滤波
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均值滤波很常见 但一般的算法复杂度都和取值窗口w*h有关 算法复杂度太高 本算法优化了基础的均值滤波算法 算法复杂度大大降低
优化均值滤波算法
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本文参考：https://blog.youkuaiyun.com/blogshinelee/article/details/80997324 对于均值滤波的算法优化，可以从如下几个方面入手： 1.积分图 2.卷积核分离 3.SSE指令集 积分图方法优化 积分图算法详解可以参看我的另...
均值滤波实现及优化
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均值滤波广泛的运用于图像处理，可以用来去除图片噪声。我们今天主要讲解一下什么是均值滤波，以及我们如何对原始的均值滤波进行算法层面的加速优化。 一 均值滤波的分类 均值滤波我们可以细分成4类： 1 算术均值滤波器：计算滑动窗口内像素的均值。 2 几何均值滤波器： 3 谐波均值滤波器： 4谐谐波均值滤波器：当Q等于0时就变成均值滤波器 当Q等于-1时就是谐波...
中值滤波算法与SSE2指令集并行优化
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weixinhum
03-31 348
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三是结合内存对齐、缓存友好型访问顺序（如行主序连续访问）、SIMD指令集（如SSE/AVX）并行处理多通道或多像素等方式进一步压榨硬件性能。 此外，文档还强调了图像数据存储格式对邻域访问效率的影响。例如，采用...
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图像均值滤波的CUDA并行化优化
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08-18 8296
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均值滤波(Mean filtering)
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1.概念介绍  均值滤波是典型的线性滤波算法，是指用当前像素点周围 n*n个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。 2.基本原理  如图2-1，我们希望对第5行第5列的像素点进行均值滤波。首先需要考虑需要对周围多少个像素点去取平均值。通常情况下，我们会以该当前像素为中心，对行数和列数相等的一块区域内的所有像素点的像素取平均值。  例如,我们可以以当前像素点的像素周围33区域内所有像素点的像素取平均值，也可以对周围55区域内所有像素点的像素值取平均.
快速均值滤波
Jessica的学习笔记
12-04 3788
采用积分图进行加速，实现与滤波窗口大小无关的效率 积分图:图像I的积分图S是与其大小相同的图像，S的每一像素S(u,v)存贮的是I(u,v)左上角所有像素的颜色值之和。 积分图可增量计算，只需对原图进行一遍扫描:S(u,v)=S(u,v-1)+sum(I(1:u,v)) 设滤波窗口大小为2w+1，滤波结果为图像O，则： Z=(2w+1)*(2w+1)
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weixin_63357306的博客
09-06 3590
由于高斯函数在中心点附近权重较大，而在离中心点越远的像素权重越小，它能够保留图像的整体结构，并且相对于其他平滑滤波器，它对细节的保留更好。方框滤波和均值滤波核基本上是一致的，主要的区别是要不要归一化处理，如果使用归一化处理，方框滤波就是均值滤波。：均值滤波的卷积核越大，图片的失真越明显，图片会更模糊，如果设置核的大小为（1，1），则结果是原始图像。高斯函数是一个连续的概率分布函数，它的形状是一个钟形曲线，中心点最高，两边逐渐变低。遍历图像像素：对于图像中的每个像素，高斯滤波器会考虑其周围邻域像素的值。
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I good vegetable a!
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