0

これは、より多くの最適化が期待される画像処理アルゴリズムの一部です。0 と 1 で構成される大きな疎行列があります。この疎行列には、1 の密な領域が 1 つ以上あります。マトリックス全体が画像を表し、0 が非ビデオ領域を表し、1 がビデオ領域を表すとします。基本的に、近くにあるすべての 1 をグループ化して、より近似したビデオ領域を見つける必要があります。したがって、すべての 1 の周囲に境界線を引くと、画像内の正確なビデオ領域が得られます。

ここに画像の説明を入力

上記の 0 と 1 のマトリックスに示すように。1 の密な領域が 4 つあります。時間の複雑さとさらなる改善が期待される単純なアプローチを試みました。

私たちが試みたアプローチは、ブロック内の 1 の数が特定のしきい値を超えている場合、3*3 または 2*2 のブロック サイズですべての 0 を変換することです。しかし、このアプローチでも、ビデオ ブロックの正確な境界はわかりません。

そのため、時間と空間の複雑さの両方に優れた、より優れたアルゴリズムを探しています。実際には、この計算はリアルタイムで行う必要があるため、アルゴリズムの時間の複雑さは非常に少なくなければなりません。O(n) 線形時間で達成できれば素晴らしいことです。

4

1 に答える 1

1

ここでの通常のアプローチは、スイープラインアルゴリズムを適用することです。

基本的に、次のように機能します。各列を確認します。すべてゼロで構成されている場合は、次の列に進みます。1が含まれている場合は、最小および最大の垂直位置を保存します(これらは長方形座標の候補である可能性があります)。スイープラインをさらに移動するときは、それに応じて候補を調整します。候補を見つけて、すべてゼロで構成される線に到達した場合、座標候補は長方形の実際の座標です。

垂直方向にスイープして、列ではなく行を調べることもできます(または追加で)。

マトリックス(またはタスク)のプロパティに応じて、さまざまな解決策が考えられます。次のマトリックスについて考えてみます。

1 1 1
1 1 1
1 1 1

長方形はいくつ含まれていますか?1?9?4?

あなたの例では、2つの接触する長方形は、1つの大きな長方形の一部と見なすこともできます。

いくつかのアドバイス:問題をより明確に述べてください。

于 2013-01-19T08:49:43.703 に答える