インテグラル イメージとその使用方法に関するいくつかの論文を調査しました。ピクセル強度の合計、または形状内の平均強度を計算するのは簡単で、Haar フィルターで畳み込みを行うのも簡単です。しかし、ガウス ボックス フィルターを使用すると、元のグレースケール イメージと比較して速度が向上しますか? たとえば、積分画像にこのボックスを適用するにはどうすればよいですか?
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各ピクセルについて、ボックス フィルタの出力は、当該ピクセルを中心とするボックスに囲まれた画像部分の平均です。したがって、基本的に、ボックス フィルタリングを適用するには、長方形内の平均強度を使用するだけです。
ガウスぼかしは、ボックス内のピクセルに不均一な重みを適用するため、この方法では適用できません。
パフォーマンスのために：
- 単純な畳み込みには O(N x M^2) の複雑さがあります。ここで、N は画像内のピクセル数、M^2 は (正方形) ブラー カーネル内のピクセル数で、M^2 の乗算と加算を行います。出力ピクセルごと。
- 分離可能なガウス畳み込みは、この複雑さを O(N) (ピクセルを 2 回通過させるだけ) に変換し、出力ピクセルごとに 2M の乗算と加算を必要とします。
- 積分画像の計算を忘れると、積分画像を使用したボックス フィルタリングは再び O(N) の複雑さを持ちますが、出力ピクセルごとに 3 つの加算/減算のみが必要になります。
ご覧のとおり、ぼかしカーネルのサイズが大きい場合、積分画像によるフィルタリングは非常に興味深いものです。その実行時間は、このパラメーターにまったく依存しません。そのために支払うのは、ガウスぼかしを近似するだけのぼかしカーネルです。
于 2013-11-13T07:21:29.077 に答える