专题：03 图像算法优化
共40篇相关文章
这个基于边缘梯度的多目标多角度快速模板匹配算法叫什么？
在工业应用场合，有着非常广泛使用场景的是多目标多角度的模板匹配（基本无缩放或轻微缩放)，本人尝试使用基于边缘梯度的方式实现这个功能，本文对实现过程中一些细节予以描述和讨论。...
如何实现工程应用三中的文本图像背景漂白、纯化、去除算法？
文本图像在图像处理的应用中也是占用了一个比较大的比例，特别是随着对基础教育的越来越重视，在学生的一些辅助教育、智能化作业批改等等方面的需求迅速增长。目前是市面上也已经有了很多这方面比较专业的软件。在这方面的算法当中，一个比较重要的过程就是对...
如何深入探究形状多目标多角度的高速模板匹配算法？
基于形状的模板匹配算法有着一些比较特殊的地方，在很多情况下在速度和准确度方面他有着优于基于NCC的匹配的结果，而且基于形状可以用于带缩放的匹配中，本文继续前面的系列文章简要的记录了在本人实现这些算法的过程中的一些心得和体会。...
[db:标题]
Base64编码和解码在实际中有着较为广泛的应用，各种基础软件一般都提供了该函数的标准接口供用户直接使用，但是效率上各尽不同，本文参考一位高人的文章借用SSE指令对Base64进行了深度的优化，达到了比C#标准接口速度要快进4倍的速度，如果...
opencv Linemod模板匹配算法有哪些难点及个人理解？
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。...
如何优化模板匹配算法，实现no_pregeneration模拟与3D亚像素插值？
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...
基恩士的Removing BackGround Information算法是如何从局部信息推测实现的？
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...
基恩士的Shading Correction Filter算法模拟实现，如何化扩展应用？
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。...
[db:标题]
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...
[db:标题]
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。...
[db:标题]
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。...
[db:标题]
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。...
[db:标题]
这个东西是我接触的第一个非2D方面的算法，到目前为止其实也没有完全搞定，不过可能短时间内也无法突破。先把能搞定的搞定吧。 这个东西也有一大堆参考资料，不过呢，搜来搜去其实也就那些同样的东西，个人觉得就属这个文章最经典，既有说明，也有图片，还...
[db:标题]
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...
[db:标题]
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。...