【图像处理】二 高斯滤波及其加速方法

最新推荐文章于 2023-06-11 00:10:56 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/luoyinjie/p/9703627.html
本文探讨了高斯核函数的可分离性及其在图像处理和机器学习中的应用加速技巧，详细解析了如何通过数学变换将高维计算转化为低维运算，从而显著提升算法效率。

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使用递归高斯滤波器实现快速高斯模糊
lifesider
08-25 1万+
高斯窗常用于对图像进行模糊或低通滤噪，但是随着高斯半径的增加，时间消耗会逐级增加 如高斯半径为N时，计算每个输出采样点需要计算的乘法次数为（2N+1）*模糊方向数，加法次数为2N*模糊方向数，这种情况下，当N=100时，甚至更大时，计算量是非常大的，即使进行SIMD指令集优化，
高斯滤波/高斯平滑/高斯模糊的实现及其快速算法(Gaussian Filter, Gaussian Smooth, Gaussian Blur, Fast implementation)
MulinB的技术博客
03-07 1万+
网上介绍针对图像进行高斯模糊的文章不少，其原理比较简单，这里就不做过多介绍。这里简单总结一下实现高斯模糊的几种算法(假设图像大小是M*N，filter的半径是r，注意，很多文章使用的术语是filter size，指的是半径大小或者直径大小，一般情况下filter的半径r取3倍或者4倍的sigma)： 1.最原始的实现方法是，使用高斯函数生成高斯模板，然后使用该模板对图像做卷积(convoluti
【数字图像处理】高斯滤波，通过可分离性进行加速
12-30
数字图像处理，高斯滤波，通过可分离性进行加速，。。。
可加速的高斯滤波技术
Touch_Dream的博客
03-16 1658
原理来源： 由于高斯函数可以写成可分离的形式，因此可以采用可分离滤波器来实现加速。 可分离滤波器，就是可以把一个多维的卷积转化成多个一维的卷积。具体到二维的高斯滤波， 就是指先对行做一维卷积，再对列做一维卷积。这样就可以将计算复杂度从O(M*M*N*N)降到O(2*M*M*N)（行和列加起来），其减少的原因是卷积核由二维变为一维乘法的次数减少了。M、N分别是图像和滤波器的窗口大小。
数字图像处理之高斯滤波加速优化
shandianfengfan的博客
11-07 4109
在上一篇文章中，我们讲了高斯滤波以及分离高斯滤波的原理与C++实现。本文将在此基础上，分别详细讲解使用SSE指令和CUDA来对分离高斯滤波算法的优化加速。一、SSE指令优化我们知道，SS...
Matlab GUI环境下数字图像处理程序设计与实现：涵盖高斯滤波、对比度增强等功能
最新发布
08-14
随后，重点讲解了几种关键算法的原理和实现方法，如高斯滤波和平滑去噪、对比度增强等，并提供了相应的Matlab代码片段。最后，通过对不同算法的效果和性能进行对比分析，展示了各算法的优势和应用场景。同时，文档还...
【图像处理技术】图像滤波：均值滤波与高斯滤波去噪
[高斯滤波](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d2df353697db4eb9a540b2d32445a7e8.png) # 1. 图像处理技术概述 ## 1.1 图像处理的重要性 图像处理技术是计算机视觉领域的基石，它涉及将图像转换为数字形式，并...
opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之图像滤波算法双边滤波.zip
04-17
本项目聚焦于一个重要的图像处理技术——双边滤波（Bilateral Filter），这是一种非线性的平滑滤波器，适用于保留图像边缘的同时消除噪声。下面将详细阐述OpenCV中C++实现的双边滤波算法及其原理、应用和实现步骤。 ...
基于FPGA的图像处理系统实现高斯滤波
根据给定的文件信息，本篇将详细说明涉及的硬件组件及其在图像处理系统中的应用、高斯滤波算法的原理和作用以及在FPGA中的实现方式。 ### FPGA基础及应用 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列...
gauss 函数
#pragma once = 一期一会
03-26 5064
<br />高斯滤波（高斯平滑）是图像处理，计算机视觉里面最常见的操作。平时，我们都是用matlab或者opencv的函数调用：imfilter或者cvSmooth，并不关心底层的实现。然而当开发者要实做高斯滤波的时候，往往就会很迷惘，往往会被以下几个问题困扰：给定sigma，即标准偏差，怎么确定离散化后滤波器的窗口大小？给定窗口大小，怎么计算高斯核的sigma，即标准方差？怎么实现可分离滤波器？<br />我在google上搜了一下，还真没几个人把实现的细节讲清楚了。这里，我尝试结合三份源码，做个小小的总
高斯滤波分离滤波加速
MoFMan的博客
08-28 1304
二维高斯函数可分离，高斯模板可以分解为一个列向量和一个行向量的乘积，所以高斯滤波可以分解为一维的行滤波和一维的列滤波，提升算法速度。
图像处理之快速滤波
朱骥伦的博客
08-22 735
图像平滑之快速滤波快速中值滤波快速均值滤波快速积分图滤波 快速中值滤波 在中值滤波中，需要计算每一块小的直方图的中值，如果每次都算一个新的直方图就会很麻烦，但是像素点每右移一个单位，直方图实际上只改变了最左侧一列和最右侧一列，其余的数据可以继续使用，并且这个中值的改变也不会太大，用这种方法避免了重复访问和重复运算。 代码如下： int calMidValue(int hist[], int midLocation) { int sum = 0; for (int i = 0; i < 256; +
高斯滤波基于FFT的加速方法
MoFMan的博客
08-28 1513
高斯滤波可以使用基于FFT的加速方法，时域卷积等于频域乘积，降低计算量，提升速度。 未完待续....
【图像处理】之高斯滤波：原理、代码实现和优化加速
热门推荐
Liber-coder的博客
07-03 6万+
高斯模糊滤波的原理、代码实现和优化加速
基于英特尔oneAPI的图像处理加速：优化和加速图像滤波算法
Skyler777的博客
06-11 387
本文介绍了如何使用英特尔oneAPI工具集中的工具，如oneAPI DPC++编程语言和加速库，对图像滤波算法进行优化和加速。图像滤波是一种常见的图像处理任务，它可以平滑图像、去除噪声或增强图像细节。通过使用oneAPI工具，我们可以提高图像滤波算法的性能和效率，使其在多核处理器和协处理器上运行更快。
高斯滤波的C++实现与优化
I good vegetable a!
11-20 5631
高斯模板 \quad首先高斯函数的定义为h(x,y)=e−x2+y22σ2h(x, y) = e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}h(x,y)=e−2σ2x2+y2​，其中(x,y)是图像中的点的坐标，σ\sigmaσ为标准差，高斯模板就是利用这个函数来计算的，我们来看高斯模板，假设大小为(2k+1)*(2k+1)为什么长宽都为奇数，这主要是保证整个模板有唯一中心元素，便于...
图像基本群运算--滤波
wishchinYang的专栏
04-20 3016
工业和消费领域，图像获取主要依赖于电子元件CMOS和CCD，以光电转化的形式转化为电信号。信号在传输的过程中会因为电信号的本身干扰，发生失真。常见的噪声有椒盐噪声、高斯白噪声等。因此有对应的滤波方法。
使用GPU加速图片处理的多种方案解析
u013514557的博客
02-05 4462
图片处理是最常见的任务之一。如果是熟悉计算机视觉方向的肯定对OpenCV+Numpy的方案不陌生：用OpenCV读取图片，用Numpy的矩阵操作快速完成处理。由于OpenCV支持所有格式的图片，而Numpy对于其内置的算法都实现了CPU端的并行化，因此这一套流程可以很方便又快速地实现图片处理。 然而，当且仅当你的处理算法可以用Numpy的操作实现时，才能够得到满意的加速效果。如果你的算法需要遍历矩阵，效率就会大大折扣。我之前写了一篇如何使用NVidia的Falcor框架来实现快速的图片处理的文章，感兴趣的
图像编程要点，如何加速对图像的处理
心之所向
06-09 9100
图像本身数据特点 图像常用矩阵形式进行储存；但图像本身的数据量是极其大的。以1080P视频为例，每秒60帧1920*1080的彩色图像，原始字节数高达460M每秒。但图像本身存在一些规律，因此形成了独特的处理方法。 存储特点： 凡谈到图像，一般都是指的是一个二维的矩阵(数组)，其在计算机内存的存放是一个连续的地址空间，该地址空间可以由第一象素和最末一个象素的存储地址决定，也可由第一象素和总的...
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