随笔分类 - [03] 图像算法优化
解释图像算法的优化技巧。
摘要：RGB和HSL/HSV颜色空间的相互转换在我们的图像处理中是有着非常广泛的应用的，无论是是图像调节，还是做一些肤色算法，HSL/HSV颜色空间都非常有用，他提供了RGB颜色空间不具有的一些独特的特性，但是由于HSL/HSV颜色空间的复杂性，他们之间的转换的效率一直不是很高的，有一些基于定点算法的尝试，对速度有一定的提升，但一个是提升不是特别的明显，另外就是对结果的精度有一定的影响。
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摘要：GIMP的小波分解只是偏重于实现，但是其效率还是很慢，本文简单的提出了其加速算法。同时对于如何使用小波分解后的数据，通过小波去噪和小波锐化两个过程予以了说明，另外，基于小波去噪的这些过程也可以使用拉普拉斯金字塔来实现。
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摘要：早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，最近定心的去研究了下GIMP里的小波分解插件，有一些心得，一起分享给大家。
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摘要：尝试从单幅图像中评估加性噪音的均方差，这个结果可以用于计算匹配时的最小对比度（发现新大陆了，原路模板匹配还可以用这个做自动化）、边缘检测滤波器的幅度、摄像机评估、控相机操作中的错误（例如用户过度调节相机增益）等等。
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摘要：基于局部直方图的算法有很多很多，比如中值模糊、表面模糊、选择性模糊等等，这类算法有个通病，就是即使选择使用SIMD指令加速，因为其内在的特性，速度还是不能很快，但是又找不到其他合适的构架来优化他，还必须使用直方图技术，本文介绍了一种简单的方法来计算该类算法的加速和优化。
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摘要：简单的描述了光度立体法的一些细节，并重点对其中Normal Map的快速获取做了讲述。
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摘要：查表算法，无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法，我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子，在图像处理中，尤其常用，但是查表在SSE指令的基础上很难得到加速，但是，随着AVX2提供了新的gather指令，使得查表过程的加速成为可能。
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摘要：弄了SSE指令集，必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在，早些年也确实有偶尔写点AVX的函数，但是一直没有深入的去了解，这个十一，那里也没去，终于开启了真正的AVX之旅，本文对AVX编程做个初步的小结。
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摘要：通常，我们谈的高斯模糊也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在实际的应用中，有至少50%以上的场景中，反而是微小半径的模糊更有用武之地，因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究。
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摘要：本文描述了形态学中非常重要的灰度（二值）图像重构算法，对论文里相关的知识进行了解读，对算法的实现也提供了自己的想法和实践，并用大量的示例展示该算法的强大功能。
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摘要：除了传统的IIR递归滤波器实现高斯模糊，我们还可以使用多次了均值滤波逼近高斯滤波以及扩展二项式滤波来逼近高斯滤波，他们一个比较好的有点时有着较少的浮点计算或完全么有浮点计算，因此，在一些特定的硬件条件下有着较好的应用场景。
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摘要：很多二值化后的图像，其二值边缘一般都有一些毛刺或凸出部分，影响后续的识别等过程，本文从matlab的bwmorph函数中受到启发，通过扩展改造了一个majority主成分的函数，可以不改变二值属性的情况下让二值图变的更为光滑和规则，从而在某种程度上提高后续的处理精度。
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摘要：知道这个算法应该有很久了，主要当时在意2个事情，一个是这个名字的翻译是在是搞笑，第二是这个算法的效果。不过一直以来都十分好奇这个算法是怎么实现的。，恰好最近有朋友能获得了一些测试数据，也基本分析出了这个算法的大概。
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摘要：最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（英文名字叫Shading Correction Filter,翻译过来的意思有点搞笑），不过确鬼使神差的利用现有的简单函数实现了一个简易高效的去除纹理背景的算法。
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摘要：开源的图像细化算法都重形不重意，大家能看到的都是一些很初级的代码，能得到结果，但是真的拿来做项目，那都是浮云。本文尝试集中几种优化手段来提高响应代码的速度，从传统的C优化到后续的SIMD指令集处理，算法速度有很大的提高。
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摘要：Halcon的create_shape_model的函数中还隐藏了不少东西，对于一般的用户来说可能没有怎么关注，特别是Optimization参数，适当的选择该参数可以满足不同场景的需求。 同时在亚像素这一块，最近也有了一些新的发现，特别是3D的亚像素。
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摘要：关于模板匹配算法的最新几点杂谈： 1、用分水岭算法提取顶层金字塔的候选点，起到减少候选点的数量、加快函数速度的作用。2、形状匹配中蒙版功能的作用和实现细节。3、形状匹配的对比度参数自动实现。4、基于NCC的蒙版功能实现细节。
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摘要：最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能， 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀，对于灰度图，速度基本和CV的一致，但是 CV没有针对二值图做特殊处理，因此，这个函数对二值图的速度和灰度是一样的，但是这个函数，如果使用的话，估计大部分还是针对二值图像，因此，我对二值图做了特别优化，速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。
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摘要：linemod模板匹配算法是一种典型的基于边缘特性信息的匹配算法，其鲁棒性也比较优异，而且据说性能不错，本人经过实践，对其核心的梯度扩散技术表示极大的怀疑，并用实际的数据表面确实有问题，真心希望我的揭结论是错误的。
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摘要：在图像处理中，我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的，不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思，实际的需求中，还有很多场合下需要圆形的最值算法，我们目前知道的有几个算法，比如在Photoshop中，选区的扩展和收缩，在图层样式的描边算法中等等，都不是普通的矩形半径。所以这个算法的优化也有着非常重要的意义。
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