サイズ NxN のピクセルの整数行列と、整数 k - ウィンドウ サイズが与えられたとします。スライディング ウィンドウを使用して、行列内のすべての局所的な最大値 (または最小値) を見つける必要があります。これは、ピクセルが周囲のウィンドウ内のすべてのピクセルと比較して最小 (最大) 値を持つ場合、最小 (最大) としてマークする必要があることを意味します。よく知られたスライディング ウィンドウ最小値アルゴリズムがあります。このアルゴリズムでは、局所的な最小値をベクトルで見つけますが、行列では見つけません http://home.tiac.net/~cri/2001/slidingmin.html
この問題を解決できるアルゴリズムを知っていますか?
最小フィルターは分離可能なフィルターであるため、各次元の 1D スライディング ウィンドウの最小値を計算することで、2D スライディング ウィンドウの最小値を計算できます。4x4 マトリックスと 2x2 ウィンドウの場合、アルゴリズムは次のように機能します。
これが最初の行列であると仮定します
3 4 2 1
1 5 4 6
3 6 7 2
3 2 5 4
まず、行列の各行の 1D スライディング ウィンドウの最小値を個別に計算します。
3 2 1
1 4 4
3 6 2
2 2 4
次に、前の結果の各列の 1D スライディング ウィンドウの最小値を計算します。
1 2 1
1 4 2
2 2 2
結果は、2D ウィンドウのスライディング ウィンドウの最小値を直接計算した場合と同じです。このように、1D スライディング ウィンドウ最小アルゴリズムを使用して、任意の nD スライディング ウィンドウ最小問題を解くことができます。