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分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的，因为他会破坏代码的并行性，但是也不是所有的都是这样的，在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的，我们这里以经典的USM锐化算法的部分代码为例进行讲解。 阅读全文
posted @ 2018-02-23 13:04
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办公室今天停电，幸好本本还有电，同事们好多都去打麻将去了，话说麻将这东西玩起来也还是有味的，不过我感觉我是输了不舒服，赢了替输的人不舒服，所以干脆拜别麻坛四五年了，在办公室一个人整理下好久前的一片论文的思想，和万千世界里有缘人共同分享下资源了。 阅读全文
posted @ 2018-02-06 12:18
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使用SSE优化两种颜色空间的转换，测试1080P的图像能达到455fps左右，可显著提高视频算法的实时性。 阅读全文
posted @ 2018-02-02 22:08
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关于局部均方差有着较为广泛的应用，但是直接计算其计算量较大，本文描述了基于SSE优化的思路，并提出使用均布平方差代替均方差来提高某些场合的效果。 阅读全文
posted @ 2018-01-21 09:28
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再次触发灵感，终于将懒惰算法的图像模糊算法使用了SIMD指令集实现，速度比opencv的cvSmooth函数快近5倍，在一台老旧的I3笔记本上处理3000*2000的灰度图达到了6ms的速度，本文分享该优化过程并提供灰度版本的优化代码供大家学习和讨论。 阅读全文
posted @ 2018-01-20 21:25
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针对现有的基于局部直方图增强技术的缺点，提出了一种速度快，占用资源少的对比度增强算法，能有效的利用图像局部和全局的有关信息，使得图像的可视化效果得到显著的提升，同时对噪声也有一定的抑制作用。 阅读全文
posted @ 2017-12-07 15:49
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无意中浏览一篇文章，中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法，尝试了一下，还是有一定的效果的，结合最近一直研究的SSE优化，把算法的步骤和优化过程分享给大家。 阅读全文
posted @ 2017-11-25 16:28
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理论分析和工程实践之间还有很长的路要走，本文描述了作者在实践FFT用于快速卷积过程中的若干经验和技巧。 阅读全文
posted @ 2017-09-02 14:50
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在很多场合需要高效率的肤色检测代码，这里分享一个简单的肤色检测的SSE实现算法。 阅读全文
posted @ 2017-08-15 18:22
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这半年多时间，基本都在折腾一些基本的优化，有很多都是十几年前的技术了，从随大流的角度来考虑，研究这些东西在很多人看来是浪费时间了，即不能赚钱，也对工作能力提升无啥帮助。可我觉得人类所谓的幸福，可以分为物质档次的享受，还有更为复杂的精神上的富有，哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的。 阅读全文
posted @ 2017-08-04 18:23
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PS中自然饱和度算法对于图像的调节有着比较特别的作用，本文分享了模拟其效果的实现代码，并就代码本身的优化进行了深入探讨，同时结合SSE加以进一步的优化，达到相对于原始代码约80倍的速度提升，同时对于初学SSE进行图像处理的朋友有着很好的指导和教学意义。 阅读全文
posted @ 2017-07-26 08:07
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腐蚀和膨胀是形态学中最常用的两个算法，扩展到普通图像则可以称之为最大值和最小值（PS-滤镜-其他），其在图像去雾、增强方面都有应用，本文提供了一种非常高效的该算法实现方式，欢迎各位指导。 阅读全文
posted @ 2017-06-15 20:58
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最近一直沉迷于SSE方面的优化，实在找不到想学习的参考资料了，就拿个笔记本放在腿上翻翻OpenCv的源代码，无意中看到了OpenCv中关于积分图的代码，仔细研习了一番，觉得OpenCv对SSE的灵活运用真的做的很好，这里记录下我对该段代码的品味并将其思路扩展到其他通道数的图像。 阅读全文
posted @ 2017-05-29 13:30
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再次谈谈一个模糊算法，一个超级简单但是又超级牛逼的算法，无论在效果上还是速度上都可以和Boxblur或者是Gaussblur想媲美，效果上，比Boxblur来的更平滑，和Gaussblur相似，速度上,在PC端比其他模糊都要快一大截，而且基本不需占用额外的内存，实在是一个绝好的算法。 阅读全文
posted @ 2017-05-13 22:35
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转置操作在很多算法上都有着广泛的应用，在数学上矩阵转置更有着特殊的意义。在图像处理上，某些情况下，转置也能有效的提高算法效率，比如很多行列可分离的算法，在很多情况下，行和列方向的算法逻辑随相同，但是由于多方面原因（比如Cache miss， 优化水平等）行列处理时间还是由很大的差异的，这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小，则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据，然后调用不耗时的方向的算法，处理完后再次进行转置。因此，一个高效的图像转置算法的设计时非常有必要的。 阅读全文
posted @ 2017-05-02 20:47
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自从何凯明提出导向滤波后，因为其算法的简单性和有效性，该算法得到了广泛的应用，以至于新版的matlab都将其作为标准自带的函数之一了，利用他可以解决的所有的保边滤波器的能解决的问题，比如细节增强、HDR压缩、细节羽化、去雾、风格化，而且由于其保边特性，如果很多传统函数中使用高斯滤波或者均值滤波的地方用他代替，能很好解决一些强边缘的过渡不自然问题，比如retinex、Highlight/shadow等应用中，因此，快速的实现该算法具有很强的适用意义。 阅读全文
posted @ 2017-04-02 14:12
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在高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）一文中我们已经给出了一种相当高性能的高斯模糊过程，但是优化没有终点，经过上一个星期的发愤图强和测试，对该算法的效率提升又有了一个新的高度，这里把优化过程中的一些心得和收获用文字的形式记录下来。 阅读全文
posted @ 2017-02-24 21:54
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高斯模糊可谓是图像处理中最基础的一种算法，也是应用最广泛的算法，无论是在图像的那个分之方向，都可能与之有交集，本文分享了作者在优化该算法过程中的一些经验，优化后的结果应该比现有网络中的代码都高效。 阅读全文
posted @ 2017-02-10 09:39
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从Github上淘到可以的一段SIMD代码，主要就是实现简单的RGB转Y的计算，源作者说比opencv的代码要快2倍，这里分享下对该代码一些解读和理解。 阅读全文
posted @ 2017-01-08 22:38
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关于积分图的资料网络上有很多，不多在我看来，都是不够优秀的，有些甚至是错误的，本文用最简单的代码实现最高效的算法，欢迎指点。 阅读全文
posted @ 2016-12-25 18:50
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超像素中最经典的的算法莫过于SLIC算法，源作者已经共享了相关代码，本文对其代码如何工程化进行了描述和分析，大大提高了其执行速度，同时降低了内存占用量。 阅读全文
posted @ 2016-12-18 20:30
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暗角图像是一种在现实中较为常见的图像，其主要特征就是在图像四个角有较为显著的亮度下降。本文论述了一种非常快速高效的去暗角算法，并给出了核心的算法过程。 阅读全文
posted @ 2016-12-13 20:17
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把以前写的一个基于标准的欧式距离的模板匹配代码共享，采用了SSE优化。 阅读全文
posted @ 2016-11-28 11:26
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通过各种手段的优化，实现O(1)效率的表面模糊效果，并共享全部C++源代码。 阅读全文
posted @ 2016-10-24 23:30
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Box Filter，最经典的一种领域操作，在无数的场合中都有着广泛的应用，作为一个很基础的函数，其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能。因此其优化的档次和程度是非常重要的，本文对opencv的Box Filter进行了解读，并给出了对其进一步优化的方案和代码，在此，也邀请各位高手进一步优化。 阅读全文
posted @ 2015-12-17 09:18
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基于DCT的图像滤波去噪算法简单，编码工作量也很小，效果显著，但计算量较大，如何优化代码，使得其速度尽量满足使用要求是本文探讨的重点,并共享了全部代码供大家学习交流。 阅读全文
posted @ 2015-11-14 22:11
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纹理图像的合成算法在早期的Photoshop中我记得是有一个单独的功能的，在后来的版本中不知道为什么被取消了，印象中他能将只有几颗小草的图片生长成很多小草，并且基本看不出什么瑕疵和不自然的地方，参考CodeProject上的有关ImageQuilting算法的资料，本文对其进行进一步的阐述。 阅读全文
posted @ 2015-10-02 10:10
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质感保留磨皮比普通的磨皮要具有更好的视觉冲击效果，能让磨皮后的图给人以较为真实的感受，本文通过对比可牛影像的磨皮和网络流行的平湖法磨皮效果，可以判定可牛所使用的算法即为平湖法磨皮，并对算法的具体细节做了探讨。 阅读全文
posted @ 2015-08-07 08:26
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我们常见的模糊算法基本的过程都是计算一个像素周边的的某个领域内，相关像素的某个特征值的累加和及对应的权重，然后得到结果值。这样的过程是无法区分出图像的边缘等信息的，一种简单的改进方式就是设置某个阈值，当领域像素和中心点像素的差距大于阈值时，设置其权重很小，甚至为0，这样对于本身比较平滑的区域，和原始的算法区别不大，而对于像素值变化较为明显的边缘地带，则能够有效地保留原始信息。 阅读全文
posted @ 2015-08-01 19:21
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介绍基于局部均方差的一种去噪及磨皮美容算法，该算法没有任何浮点计算，算法执行时间和参数无关，在I3的笔记本电脑上30W像素执行时间约为20ms。 阅读全文
posted @ 2015-07-27 00:06
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