实时常数时间复杂度双边滤波算法

需积分: 14 5 下载量 169 浏览量 更新于2024-09-06 收藏 11.43MB PDF 举报
"这篇资源是关于实时常数时间复杂度的双边滤波算法,即Real-Time O(1) Bilateral Filtering。该算法在图像处理领域具有重要意义,因为它能以不变的计算复杂度处理不同大小的滤波器核,且可实现并行化,从而达到实时处理的效果。该算法由Qingxiong Yang、Kar-Han Tan和Narendra Ahuja共同提出,并已成功编译执行。相较于现有的常数时间算法,新方法不仅允许任意空间1和范围核,而且质量更高,因为它对范围函数而非输入图像进行量化处理。实验结果显示,该算法在提高PSNR的同时,速度比最先进的方法快约10倍,且内存需求较小。" 双边滤波是一种非线性的图像平滑技术,它结合了空间滤波和像素值的相似性(即范围滤波),在保留图像边缘细节的同时减少噪声。传统的双边滤波器计算量大,不适合实时应用,尤其是当滤波器核增大时,计算复杂度会显著增加。 Real-Time O(1) Bilateral Filtering解决了这一问题,通过将双边滤波分解为一系列固定时间的空域滤波器,实现了计算复杂度与滤波器核大小无关。这使得算法可以应对任意形状的空域和范围滤波器,扩大了其适用范围。此外,由于算法结构允许并行化,因此可以实现实时性能,这对于实时图像处理和计算机视觉应用至关重要。 在实际应用中,算法的质量和效率是关键。通过对范围函数而非输入图像进行量化,该算法能够在保持高图像质量的同时,提供更快的处理速度。实验表明,该算法在峰值信噪比(PSNR)上优于现有最佳方法,并且运行速度提高了10倍,同时内存需求小,这使得它在资源有限的环境下也能高效工作。 Real-Time O(1) Bilateral Filtering是一项创新的图像处理技术,它通过优化计算策略,实现了双边滤波的实时处理和灵活性,同时保证了高质量的处理结果,对于图像处理和计算机视觉领域的研究与开发具有重大价值。
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