懷疑,我記得是高斯濾波)、順序處理、形態學操作(比如去孤點)等算法的基礎。更高級別的應用包括目標分割、語 ...
一 引言 雙邊濾波在圖像處理領域中有着廣泛的應用,比如去噪 去馬賽克 光流估計等等,最近,比較流行的Non Local算法也可以看成是雙邊濾波的一種擴展。自從Tomasi et al等人提出該算法那一天起,如何快速的實現他,一直是人們討論和研究的焦點之一,在 年及 年Kunal N. Chaudhury等人發表的相關論文中,提出了基於三角函數關系的值域核算法,能有效而又准確的實現高效雙邊算法。本文 ...
2013-11-04 16:17 7 15433 推薦指數:
懷疑,我記得是高斯濾波)、順序處理、形態學操作(比如去孤點)等算法的基礎。更高級別的應用包括目標分割、語 ...
雙邊濾波算法原理 雙邊濾波是一種非線性濾波器,它可以達到保持邊緣、降噪平滑的效果。和其他濾波原理一樣,雙邊濾波也是采用加權平均的方法,用周邊像素亮度值的加權平均代表某個像素的強度,所用的加權平均基於高斯分布[1]。最重要的是,雙邊濾波的權重不僅考慮了像素的歐氏距離(如普通的高斯低通濾波,只考慮 ...
算法復雜度O(logn)詳解 一.O(logn)代碼小證明 我們先來看下面一段代碼 由於cnt每次在乘以2之后都會更加逼近n,也就是說,在有x次后,cnt將會大於n從而跳出循環,所以$2 ^ x = n$, 也就是$x = log_2n$,所以這個循環的復雜度為O(logn ...
概述:在設計算法的時候,要考慮兩個方面,一個是算法的正確性,另外一個就是算法的效率,也就是復雜度,通常情況下,我們優先考慮的是時間復雜度,這也是本文要討論的內容。算法學習的時候,經常碰到這樣的問題,為什么快速排序的時間復雜度是O(nlog(n))?為何插入排序的時間復雜度是O(n ...
一.O(logn)代碼小證明 我們先來看下面一段代碼: 由於cnt每次在乘以2之后都會更加逼近n,也就是說,在有x次后,cnt將會大於n從而跳出循環,所以\(2 ^ x = n\), 也就是\(x = log_2n\),所以這個循環的復雜度為O(logn) 二.典型時間復雜度 由此 ...
f(n) = O(g(n)):f的階不高於g的階。 f(n) = Ω(g(n)):f的階不低於g的階。 f(n) = θ(g(n)):f的階等於g的階。 f(n) = o(g(n)):f的階低於g的階。 O給出的是函數f(n)在漸進意義下的上界(但不一定是最小的) Ω給出的是函數f(n)在漸進意義 ...
什么是算法? 計算機是人的大腦的延伸,它的存在主要是為了幫助我們解決問題。 而算法在計算機領域中就是為了解決問題而指定的一系列簡單的指令集合。不同的算法需要不同的資源,例如:執行時間或消耗內存。 如果一個算法執行時間需要好幾年或者需要占用非常大的內存,那么這算法幾乎毫無用處,即使有價值使用 ...
本文主要描述3個時間復雜度為n2的排序算法:冒泡排序、選擇排序、插入排序。 1.冒泡排序:由數組頭部開始,一次比較兩個元素,如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。每次交換完成后,當前數組最大值就會被放在最后。 傳入參數:a為待排序數組,n為數組長度。 第一個for循環 ...