算法优化-模板运算

最新推荐文章于 2023-07-01 23:21:05 发布

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本文探讨了在图像处理中的模板运算优化，特别是针对krisch算子的优化方法。通过避免重复运算，可以显著减少运算量。krisch算子涉及8个3x3模板，对每个像素及其8邻域进行运算，选取最大值作为像素的最终结果。

模板运算在图像处理中非常普遍，模板运算普遍运算量大，但可以通过避免其中许多重复的运算达到优化的效果，以下以krisch算子为例来说明如何避免重复运算，krisch算子包含8个3x3模板：

具体运算过程是对于源图像的每一个像素和它的8邻域与以上8个模板进行运算，共得出8个值，取其中最大的值作为该像素的最终值。

int cvKirsch(unsigned char* srcarr, unsigned char* dstarr, unsigned char* angle_mask, int width, int height)
{
	int i, j, k, l, m, n;
	unsigned char* _srcarr, *_dstarr, *_mask;

	//表示某一像素8邻域和该像素点的值
	int v00, v01, v10, v11, v20, v21, v30, v31, v40, v41, v50, v51, v60, v61, v70, v71, v80, v81; 
	
	//分别表示每一个模板计算出的该点像素值，最大者则为该点最终值
	int m0, m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7;

	/*以下定义用于保存每一个列向量运算出的值，v0_5n3n3表示算子中第1列向量是（5,-3,-3），
	包含v0_5n3n3的算子有第1个算子v1_50n3表示算子中第2列向量是（5,0,-3），
	符合这个条件的有第1,2,8这3个算子；所以m0 = v0_5n3n3 + v1_50n3 + v2_5n3n3
	以此类推*/
	int v0_5n3n3, v1_50n3, v2_5n3n3; //M0
	int v0_n3n3n3, v2_55n3;//M1 
	int v1_n30n3, v2_555; //M2
	int