C++의 Fast Median 필터

Question

C++에서 16 비트 (부호없는 short) 배열에 대한 빠른 중간 필터 알고리즘을 아는 사람이 있습니까?

http://nomis80.org/ctmf.html

이 하나

은 매우 유망한 보이지만, 단지 바이트 배열로 작동하는 것 같다. 누구든지 반바지 또는 대체 알고리즘으로 작동하도록 수정하는 방법을 알고 있습니까?

Answer 1

Here (PDF)는 C에서 사용하는 것으로 "빠른 중앙 검색 : ANSI C 구현"이라는 제목의 문서입니다. 저자는 그것이 O (log (n))이라고 주장하지만, 그는 또한 약간의 코드를 제공합니다. 아마도 도움이 될 것입니다. 그것은 당신의 제안 된 코드보다 좋지는 않지만 아마도 가치있는 것일 수도 있습니다.

Answer 2

이 기술은 8 비트 픽셀 채널에 대해 256 개 빈을 사용하여 막대 그래프를 만드는 방법에 의존합니다. 채널당 16 비트로 변환하려면 65536 개의 bin이있는 히스토그램이 필요하며 이미지의 각 열에 히스토그램이 필요합니다. 메모리 요구 사항을 256으로 늘리면이 알고리즘은 전반적으로 덜 효율적인 알고리즘이되지만 오늘날의 하드웨어에서도 여전히 유용 할 수 있습니다.

히스토그램을 거친 섹션과 정밀한 섹션으로 나누는 제안 된 최적화를 사용하면 런타임 히트가 16x로 줄었습니다.

반경 값이 작을 경우 기존의 중간 값 필터링 방법이 더 효율적이라는 것을 알게 될 것입니다.

Answer 3

다음의 수식 4와 5를 참조하십시오. 복잡도는 O (N * W)이며, 여기서 W는 필터의 너비이고 N은 샘플의 수입니다. 나는이 질문을 알고

http://www.cas.cn/ky/kyjz/201305/W020130504687068232825.pdf

Answer 4

이 다소 오래 그러나 나는 또한 중간 필터링에 관심이 있어요. 신호 또는 이미지로 작업하는 경우 처리 창의 데이터가 크게 중복됩니다. 이것은 활용 될 수 있습니다. 그것은 대부분의 POD 데이터 형식으로 작업을해야하므로 1D moving median filtering in C++

그것은 템플릿을 기반으로 :

나는 여기에 몇 가지 벤치 마크 코드를 게시했습니다.

내 결과에 따르면 std::nth_element은 매번 값 창을 정렬해야하므로 이동 평균값에 대한 성능이 좋지 않습니다.

그러나 정렬 된 값의 풀을 사용하면 3 작동으로 중앙값을 수행 할 수 있습니다.

1. 풀에서 가장 오래된 값을 제거 풀로
2. 삽입 새 값 (표준 : LOWER_BOUND를 호출) 히스토리 버퍼에서
3. 스토어 새로운 값 (표준 : LOWER_BOUND 호출)

중앙값은 이제 풀의 중간 값입니다.

누군가가이 흥미로운 것을 발견하고 아이디어를 기원합니다.

Answer 5

이 문서 R 필터 반경이고, 모든 데이터 유형에 대한 작동 화소 당 시간, (그 8 개 비트 정수 또는 수 (R 로그) O에서 실행되는 화상의 메디안 필터링하는 방법을 설명 복식) :

Fast Median and Bilateral Filtering