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私はいくつかの基本的な画像フィルタリングアルゴリズムの複雑さを評価しようとしています。この理論を検証できるかどうか疑問に思いました。

Inverseのような基本的なピクセルごとのフィルターの場合、操作の数は入力のサイズ（ピクセル単位）に比例して増加します。

S=画像の辺の長さM=＃ピクセル入力とします

逆はO（M）またはO（S ^ 2）の次数です。

一方、畳み込みフィルターには、各フィルターの次のピクセル値を確立する際に畳み込む近傍のサイズを決定するパラメーターRがあります。

R=畳み込みフィルターの半径とします

畳み込みの次数はO（M *（（R + R * 2）^ 2）= O（M *（4R ^ 2）= O（MR ^ 2）

または、N =畳み込みフィルターのサイズ（近隣）をピクセル単位で指定する必要がありますか？

O（M *（N））= O（MN）

最終的に、畳み込みフィルターは、ピクセル数と近傍のピクセル数の積に線形依存します。

これが文書化されている論文へのリンクがあれば、それは大いにありがたいです。

敬具、

ギャビン

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O(MN) は、画像内の各ピクセルについて、N が正方形であるにもかかわらず、畳み込みが近傍 N のピクセル値の調整であることを理解すれば正しいようです。N は最適な三角形である可能性があります ... ただし、画像内の各ピクセルに対して近傍のピクセルが調整される場合、O(MN) の方が理にかなっています。これは、ソース画像内のピクセルごとに調整されたピクセルに依存関係があるためです。

興味深いことに、非規則的な近傍では、一部のピクセルが他のピクセルよりも近傍マスクによって調整される場合がありますが、O(MN) は依然として有効です。

近傍がピクセル P の中心にあり、近傍にない次の P に移動した場合 (各ピクセルが一度変換されることを意味します)、これは成立しません。

于 2009-06-06T12:19:56.153 に答える