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일부 기본 이미지 필터링 알고리즘의 복잡성을 평가하려고합니다. 나는이 이론을 검증 할 수 있는지 궁금해했다. 화소 역 같은 필터 연산의 수 (픽셀) 입력의 크기에 따라 선형 적으로 증가하고기본 복잡성 질문 - 회선
의해 기본 화소화상 측의 S = 길이 M = # 화소하자 하자 입력
반전은 O (M) 또는 O (S^2)입니다.
반면에 회선 필터는 각 필터에 대해 다음 픽셀 값을 설정할 때 컨벌루션하는 인접 지역의 크기를 결정하는 매개 변수 R을가집니다.
하자 R 컨볼 루션 필터 = 반경
회선은^(주문 O M 개의 * ((R + R * 2)은 2) = O (M의 * (4R^2) = O (MR^2)
아니면 N은 컨볼 루션 필터의 크기 =하도록한다 (픽셀 이웃)를?
는 는 O는 (M * (N)) = O (MN)는
궁극적 회선 필터는 선형이며 픽셀 수와 이웃에있는 픽셀 수의 곱에 따라 달라집니다.
문서에 대한 링크가 있으면 문서화 된 부분에 크게 도움이 될 것입니다.
안부,
가빈
숙제? 어쨌든, 당신의 마지막 큰 오우는 저에게 잘 보입니다. –
그것은 모바일 장치의 한계에 대해 쓰고있는 논문의 배경입니다. 안드로이드 폰을위한 이미지 필터링 애플리케이션을 만들고 있습니다. 그리고 이것이 병목 현상이 어디에서 발생할지 결정할 수 있기를 바랍니다. 20 개의 기본 노드를 트리로 구성하면 20 개의 노드에 Add, Or, Subtract와 같은 많은 포인트 연산이 포함됩니다. 나는 또한 Convolution 필터와 병목 현상이 발생하는 곳인 Median 필터를 가지고 있습니다. 단지 형식화하려고합니다. 트리의 나뭇잎에 대한 입력은 항상 루트에서 출력을 얻기 위해 변형되고 결합 된 동일한 이미지입니다. 건배 – gav
주변에서 반복되는 부분이 겹 칩니 까? –