展开

关键词

O(1)大值小值均值

介绍之前做过大值小值基本上复杂度是非常高,因为涉及到遍历w*h滑动窗口中所有值然后求出这个窗口所有值大和小值。 尽管可以使用sse优化,但速度仍然快不起来,近在ImageShop博主一篇博客中遇见了这篇论文,https:files-cdn.cnblogs.comfilesImageshopO(1)%E6%9C %80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ,讲就是O(1)实现小值,所以希望与大家一起分享这个 原理具体和细节可以查看论文,注意到作者给出了伪代码: ?

96720

常见几种AD

在进行AD采样时,常常都会对采样数据进行,以达到更好一点效果。下面分享几种较简单而常用:限幅限幅又称程序判断 。 该方根据经验判断,确定两次采样允许大偏差值(设为 A)每次检测到值时判断:如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 实例程序:* A值可根据实际情况调整value 为有效值,new_value 为当前采样值程序返回有效实际值 *#define A 10char value;char filter(void){ (( new_value - value > A) || (value - new_value > A) return value; return new_value;}优点:能有效克服因偶然因素引起脉冲干扰 缺点:无抑制那种周期性干扰,平滑度差 。中位值连续采样 N 次(N 取奇数)把 N 次采样值按大小排列取中间值为本次有效值。

64410
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【AI PC端优化】五,常量阶大值小值

    来为大家介绍一个之前看到一个有趣常量阶大值小值,这个可以在对每个元素比较次数不超过3次条件下获得任意半径区域内大值或者小值,也即是说可以让小值复杂度和半径无关 介绍普通实现小值复杂度是非常高,因为涉及到遍历滑动窗口中所有值然后求出这个窗口所有值大和小值。 尽管可以使用sse优化,但速度仍然快不了多少(后面会介绍这个SSE优化)。 它介绍了一个小值优化方,使得这两个复杂度可以和半径无关。3. 原理核心原理如下图所示:? 伪代码其实也是比较好理解,即动态维护一个长度为(窗口大小)单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点窗口中大值或者小值。4.

    39000

    图像卷积()运(二)——高斯

    高斯原理2. 图像二维卷积3. 具体实现4. 参考资料1. 高斯原理根据数学知识,一维高斯函数可以描述为: ? 在图像处理中,选定X方向上长度为3窗口,令δ=1,中心坐标为1,由上述公式,其卷积核(Xa,X,Xb)可以如下计:Xa = exp(-1*(0-1)(0-1)(2*1*1))= 0.606530659712633X = exp(-1*(1-1)(1-1)(2*1*1))= 1Xb = exp(-1*(2-1)(2-1)(2*1*1))= 0.606530659712633可以看到计过程没有用到常数部分,是因为需要归一化 0.451862761877606Xb = XbSum = 0.274068619061197通过OpenCV验证下上述结果是否正确,OpenCV可以通过函数getGaussianKernel()来实现计高斯核 ,运行如下代码,可以发现两者结果是一致

    84220

    快速中值之黄氏

    原理 传统中值是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内中值作为中心像素点像素,在这个过程中显然存在大量重复计,所以效率很低。 所以有人提出了一个利用直方图来做中值,请看下图: ? 过程 1.读取图像I,并且设定窗口大小(winX*winY),一般winX=winY,奇数。 以第二个像素为窗口中心建立窗口,从前一个窗口灰度直方图Hist中减去窗口中左侧一列像素值灰度个数,然后加上窗口右侧一列像素值灰度个数。完成直方图。 记录此时灰度层级代表灰度值,更MediaValue,作为第二个像素值。(2)维持不变:说明MediaValue值不变,直接作为第二个像素值。

    58920

    人像美颜-保边

    Y:阈值GuidedGuided 论文局部均值局部均值是 JONG-SEN LEE于 1980年在论⽂中提出⼀种基于局部均值⽅差。 (3)将当前像素 RGB 信息和位置信息更为规则(2)中 结果,到此,完成⼀次MeanShift迭代计。 (4)设置⼤迭代次数maxiter,重复当前规则步骤(1)~(3),MeanShift 结果即为后⼀次迭代后结果。 注意,在MeanShift中,实际上设置了邻域半径h、像素阈值Threshold和⼤迭代次数maxiter三个参数,这三个参数选择将会影响实际效果。 BEEPS,BEEPS ⽤来处理⼈像⽪肤,具有较强平滑保边能⼒,在效果上要优于MeanShift,是美颜研究中常⽤

    32510

    双边简易实现bilateralFilter

    没怎么看过双边具体思路,动手写一写,看看能不能突破一下。后,感觉还是要分开 水平 与 垂直 方向进行分别处理,才能把速度提上去。没耐性写下去了,发上来,给大伙做个参考好了。先上几张效果图。

    1.3K60

    基于FPGA中值实现

    基于FPGA中值实现作者:lee神1.背景知识中值是一种非线性平滑技术,它将每一像素点灰度值设置为该点某邻域窗口内所有像素点灰度值中值.中值是基于排序统计理论一种能有效抑制噪声非线性信号处理技术 中值对消除椒盐噪声非常有效,在光学测量条纹图象相位分析处理方中有特殊作用,但在条纹中心分析方中作用不大.中值在图像处理中,常用于保护边缘信息,是经典平滑噪声。 2.中值理论中值是一种非线性,在数字图像处理中,对于 N X N (N 为奇数) 中值器,可以除小于或等于邻域中(N 2- 1)/2 个像素噪声并且较好地保持图像边缘。 中值排序过程有很多成熟,如冒泡排序、二分排序等,大多是基于微机平台软件,而适合硬件平台排序则比较少。 ,Lmax_min);第三步:对小,中间中间以及大进行排序(例:由Lmax_min,Lmid_mid,Lmin_max得到midian);FPGA实现步骤基本如此。

    36010

    OpenCV之快速图像边缘

    12220

    机视觉中

    ,而是互相交叉,用于图像处理器也有线性、非线性、自适应之分。 Padding操作不可避免一个问题是边界如何处理,当中心压在图像边界处时,器会有一部分落在图像外,但图像外并没有像素,该如何处理? 杂谈基本假设:局部相关性(远处无关)、局部相似(edge处不满足)、噪声随机静止图像去噪,若能获得图像序列,可以在时域上(均值、中值等);单张图像在空域上。椒盐噪声用中值加速可以考虑:器是否行列可分离、缓存不必要重复计、近似计、SIMD等。差分子对噪声敏感,所以差分前通常要先平滑。 比如,模板匹配中模板为filter,相似度函数为;稀疏表示中字典每一列都是filter,像gabor小字典,通过相关运与每个filter相似程度,从而知道每个图像局部“长什么样子

    37530

    使用及

    “前一篇文章我们讲解了离散傅立叶变换公式、推导及应用方,本文我们将基于离散傅立叶变换来进行讲解,并举例说明频域和时域异同”01—频域:双边谱计图1第一幅图是横坐标时间,纵坐标加速度时域离散信号 02—频域:单边谱计图1第二幅图双边谱我们在信号分析中不常见。常见到是只显示到高分析频率为Fs2单边谱(符合采样定理:采样频率Fs要大于高分析频率2倍以上),如图4第二幅图。? 图9效果见图10,结合图8,图9过程及图10结果,可以看出:时域是对x离散信号实时,也就是x来一个数据点,就得到同一时刻,一个y数据点。? 图13时域:过程:构造器,计分子分母b,a, 然后通过一系列和加终得到结果(图14)。优点:计机对乘和加计迅速,能实现没有延时实时。 图15以上是个人在器应用中一些总结,不管是频域还是时域,关键是构造频响函数及计参数。

    40530

    Python扩展库scipy中值应用

    中值是数字信号处理、数字图像处理中常用预处理技术,特点是将信号中每个值都替换为其邻域内中值,即邻域内所有值排序后中间位置上值。 下面代码演示了scipy库中signal模块中值。 signal>>> x = np.arange(0,100,10)>>> random.shuffle(x) #打乱顺序>>> xarray()>>> signal.medfilt(x,3) #中值 array()下面代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值:>>> from scipy import misc>>> from scipy import ndimage> >>> median_face = ndimage.median_filter(face, 7) #中值>>> plt.imshow(median_face)>>> plt.show()?

    1.8K60

    自适应器(adaptive filter)(2)--LMS

    收敛时,输出信号 e(k)将是信号增强版本。平均方形误差 (F= )是重量参数二次函数。此属性很重要,用于自适应过器,因为它只有一个通用小值。 有许多自适应可用于信号增强,如牛顿陡峭下降小平均方 (LMS) 和递归小方块 (RLS) 。 我们选择使用 LMS ,因为它是计成本,并提供了一个稳定结果。2 LMS下面方程描绘了 LMS :y (k) = XT(k) W (k)错误估计:e (k) = d (k) - y (k)器系数更:g (k)=2e (k)x (k)W (k+1) = W (k)+ug (k)其中 k 是迭代次数 在这个中,g(k) 是一个重要值。它是估计梯度(E 在抽头权重上偏微分)或当前误差信号平方投影,e2(k) 在器抽头权重上。当收敛时,g(k) 预计是一个非常小且均值为零数。

    26120

    单片机数字,看这篇

    为克服随机干扰引起误差,硬件上可采用技术,软件上可采用软件实现数字往往是系统测控一个重要组成部分,实时性很强。 4、在单片机系统中常用有限幅、中值术平均、加权平均、滑动平均等。 (1)限幅该运过程中将两次相邻采样相减,求出其增量,然后将增量绝对值,与两次采样允许大差值A进行比较。 程序代码如下:#defineA 允许大差值chardata; 上一次数据char filter(){chardatanew; 数据变量datanew=get_data(); 获得数据变量 每采集一个数据便存入暂存区中,同时去掉一个老数据,保存这N个数据始终是数据。采用环型队列结构可以方便地实现这种数据存放方式。

    28341

    灰度图像均值 HDL 实现

    1.1 均值介绍首先要做简单均值。 均值是典型线性,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围临近像素(以目标象素为中心周围 8 个像素,构成一个模板,即去掉目标像素本身),再用模板中全体像素平均值来代替原来像素值 P11P12P13P21P23P31P32P33中值可以形象用上述表格来描述,即对于每个 3*3 阵列而言,中间像素值,等于边缘 8 个像素平均值。 理论很简单,对于 C 处理器而言,一幅640*480 图像均值, 可以很方便通过数组获得 3*3 阵列,但对于我们 Verilog HDL 而言,着实不易。 不过经验告诉大家,方便实现方式,非 Shift_RAM 莫属了,都感觉 Shift_RAM 甚至是为实现 3*3 阵列而生

    25830

    自适应器(adaptive filter)(3)–LMSMATLAB

    自适应器(Adaptive Filter)(1)–简介自适应器(adaptive filter)(2)–LMS自适应介绍与LMS推到过程可参照以上两篇文章。 一下是matlab演示自适应器 LMS。 LMS核心是 y(i)=w*XN;%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)*XN; 函数ADLMS:% 输入参数:% xn 输入信号序列 % d 所期望响应序列 % k 阶数 (标量)% u 收敛因子(步长) (标量) 要求大于0,小于xn相关矩阵大特征值倒数 % 输出参数:% W 权值矩阵 (矩阵)% e 误差序列(itr x 1) % ));grid;ylabel(幅度);xlabel(时间);title(原始噪声+正玄信号); %%%%%%%%%%%%%%%%%LMS%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%k=128; %FIR器系数

    18640

    基于FPGA灰度图像高斯实现

    基于FPGA灰度图像高斯实现作者:lee神1. 内容概要高斯是一种线性平滑,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理减噪过程。 对于高斯基础理论知识可参考:《基于FPGA图像高斯理论篇》。2. 高斯实现步骤?图1 高斯5x5子模板? FPGA实现首先将RGB图像转换成Gray图像方1:? 图4 RGB lane形成灰度图像进行高斯2:? 图5 Y lane形成灰度图像进行高斯?源码:??形成3x3像素矩阵? 利用公式(1)进行高斯实现仿真代码:?产生行为480循环数据。仿真结果:?图6 形成3x3图像矩阵?图7 高斯结果实验结果:?图8 实验使用原图?图9 灰度图像? 推荐阅读:《 基于FPGA灰度图像均值实现》《基于FPGA中值实现》《基于MATLAB图像处理中值、均值以及高斯实现与对比》

    55120

    基于FPGA灰度图像均值实现

    基于FPGA灰度图像均值实现作者:lee神1. 背景知识均值是典型线性,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围临近像素(以目标像素为中心周围8个像素,构成一个模板,即去掉目标像素本身),再用模板中全体像素平均值来代替原来像素值 均值也称为线性,其采用主要方为邻域平均。 FPGA均值实现步骤(x-1,y-1)(x,y-1)(x+1,y-1)(x-1,y)(x,y)(x+1,y)(x-1,y+1)(x,y+1)(x+1,y+1)f(x,y)表示(x,y)点像素值 3.FPGA实现FPGA平台搭建方1: 通过RGB通道形成单色通道进入均值器实现灰度图像均值。?方2:首先将RGB图像转换成Ycbcr图像,Y通道进入均值器实现灰度图像均值?

    34430

    SSE图像优化系列2-高斯

    原理 或许大多数人对于高斯印象都停留在使用一个高斯在图像滑动然后计结果。这确没错,但从速度上考虑这种模式是难以优化。也导致在极大分辨率图像上进行高斯是压根不可行。 幸运是,高斯实际上还有另外一种表达方式,那就是递归表达。这早见于《Recursive implementation of the Gaussian filter》论文中:? 从速度上看,好是能够去掉1a和1b,所以这里重定义b1 = b1 b0, b2 = b2 b0, b3 = b3 b0, 终得到我们使用递归公式: ? 这个递推公式意义就是通过forward和backward来完成一维高斯。而二维高斯就是先行后列或者先列后行进行一维高斯。 后记这个加速比确实不大,但是这是SSE优化系列第2篇,只是想表达优化和具有同等重要作用,是谁都能做,但没有耐心,是很难做优化工作,因此和寄存器底层打交道是大多数人比较反感

    47120

    图像处理 模糊(基于OpenCV)

    , 核在位置,默认在中间bool nomalize = true,int borderType = cv::BORDER_DEFAULT)1.2 高斯常用先说一下高斯噪声:高斯噪声: (1)二维高斯函数具有旋转对称性,即器在各个方向上平滑程度是相同.一般来说,一幅图像边缘方向是事先不知道,因此,在前是无确定一个方向上比另一方向上需要更多平滑.旋转对称性意味着高斯平滑器在后续边缘检测中不会偏向任一方向 因此,二维高斯量随模板宽度成线性增长而不是成平方增长。 ,高斯和均值很好消除椒盐噪声,只能使其一定程度上柔化。 ) d 大小对效率影响较大,在对快速性要求较高时一般设定为不大于5值。

    19510

    相关产品

    • 腾讯云 TI 平台

      腾讯云 TI 平台

      智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券