C++の高速メディアフィルタ

Question

C++で16ビット（符号なしの短い）配列の高速メディアンフィルタアルゴリズムを知っている人はいますか？

http://nomis80.org/ctmf.html

この1つは非常に有望なようだが、それだけでバイト配列で動作するようです。誰でもショーツや代替アルゴリズムで動作するように修正する方法を知っていますか？

Answer 1

Here（PDF）はCのためのものです。「高速メディアン検索：ANSI C実装」というタイトルの論文です。著者はそれがO（log（n））だと主張し、彼はまたいくつかのコードを提供します、多分それはあなたを助けるでしょう。あなたの提案したコードよりも優れているわけではありませんが、おそらく一見価値があります。

Answer 2

この文書の手法は、8ビットピクセルチャネルの256ビンのヒストグラムを作成することに依存しています。チャネルあたり16ビットに変換するには、65536ビンのヒストグラムが必要で、ヒストグラムがイメージの各列に必要です。メモリ要件を256で膨らませることで、これは全体的に効率の低いアルゴリズムになりますが、今日のハードウェアではおそらく可能です。

ヒストグラムを粗いセクションと細かいセクションに分割する提案された最適化を使用すると、ランタイムヒットが16倍に減少するだけです。

小さな半径値の場合、従来のメディアンフィルタリングの方法がより効果的になると思います。

Answer 3

次の論文の式4および5を参照してください。複雑さはO（N * W）であり、Wはフィルタの幅であり、Nはサンプル数である。私はこの質問を知って

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

Answer 4

はやや古いですが、私はまた、メディアンフィルタリングで興味を持ちました。信号または画像で作業している場合は、処理ウィンドウのデータの重なりが大きくなります。これを利用することができます。

私はここにいくつかのベンチマークのコードを掲載しました：1D moving median filtering in C++

それが最もPODデータ型で動作するはずですので、それは、テンプレートベースです。

私の結果によると、毎回値のウィンドウをソートする必要があるため、std::nth_elementは、動きのあるメディアンのパフォーマンスがあまり良くありません。

ただし、ソートされた値のプールを使用すると、3つの操作で中央値を実行できます。

1. プールのうち、最も古い値を削除し、プールの中へ
2. を挿入し、新しい値（STD :: LOWER_BOUNDを呼び出す）履歴バッファ内
3. ストアの新しい値（STD :: LOWER_BOUND呼び出す）

中央値はプール内の中間値になりました。

誰かがこの興味深いことを見つけて、アイデアを寄せてくれることを願っています！

Answer 5

この記事では、Rフィルタ半径であり、任意のデータ型のために働く画素あたりの時間、（その8ビット整数またはである（Rログ）Oで実行される画像のメディアンフィルタリングのための方法を記載していますダブルス）：あなたはSTDを

Fast Median and Bilateral Filtering