在做圖像處理的SSE優化時,也會經常遇到一些小的過程、數值優化等代碼,本文分享一些個人收藏或實現的代碼片段給大家。 一、快速求對數運算 對數運算在圖像處理中也是個經常會遇到的過程,特備是在一些數據壓縮和空間轉換時常常會用到,而且是個比較耗時的函數,標准的SSE庫里並沒有提供該函數的實現 ...
GIMP源代碼鏈接:https: gitlab.gnome.org GNOME gimp archive master gimp master.zip GEGL相關代碼鏈接:https: gitlab.gnome.org GNOME gegl archive master gegl master.zip 最近因為要研究下色溫算法,順便下載了最新的GIMP軟件,色溫算法倒是找到了 有空單獨來講下 ...
2019-11-18 08:45 3 2220 推薦指數:
在做圖像處理的SSE優化時,也會經常遇到一些小的過程、數值優化等代碼,本文分享一些個人收藏或實現的代碼片段給大家。 一、快速求對數運算 對數運算在圖像處理中也是個經常會遇到的過程,特備是在一些數據壓縮和空間轉換時常常會用到,而且是個比較耗時的函數,標准的SSE庫里並沒有提供該函數的實現 ...
分支判斷的語句一般來說是不太適合進行SSE優化的,因為他會破壞代碼的並行性,但是也不是所有的都是這樣的,在合適的場景中運用SSE還是能對分支預測進行一定的優化的,我們這里以某一個算法的部分代碼為例進行講解。 在某一個版本的USM銳化算法中有這樣的一段代碼: 這個USM ...
在SSE圖像算法優化系列五:超高速指數模糊算法的實現和優化(10000*10000在100ms左右實現) 一文中,我曾經說過優化后的ExpBlur比BoxBlur還要快,那個時候我比較的BoxBlur算法是通過積分圖+SSE實現的,我在09年另外一個博客賬號上曾經提供過一篇這個文章 ...
無意中瀏覽一篇文章,中間提到了基於多尺度的圖像的細節提升算法,嘗試了一下,還是有一定的效果的,結合最近一直研究的SSE優化,把算法的步驟和優化過程分享給大家。 論文的全名是DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST ...
又有很久沒有動筆了,主要是最近沒研究什么東西,而且現在主流的趨勢都是研究深度學習去了,但自己沒這方面的需求,同時也就很少有動力再去看傳統算法,今天一個人在家,還是抽空分享一個簡單的算法吧。 前段日子在看水下圖像處理方面的資料時,在github搜到一個鏈接,里面居然有好幾篇文章附帶的代碼 ...
本文重點主要不在於FFT的SSE優化,而在於使用FFT實現快速卷積的相關技巧和過程。 關於FFT變換,有很多參考的代碼,特別是對於長度為2的整數次冪的序列,實現起來也是非常簡易的,而對於非2次冪的序列,就稍微有點麻煩了,matlab中是可以實現任意長度FFT的,FFTW ...
因未測試其他作者的算法時間和效率,本文不敢自稱是最快的,但是速度也可以肯定說是相當快的,在一台I5機器上占用單核的資源處理 3000 * 2000的灰度數據用時約 20ms,並且算法和核心的大小是無關的,即所謂的o(1)算法。 在實現本算法之前,也曾經參考何凱明在暗通道去霧時 ...
在很多場合需要高效率的膚色檢測代碼,本人常用的一個C++版本的代碼如下所示: 這段代碼效率的效率已經很高了,對於1080P含有人臉的一般圖像大概也就4.0ms就能處理完,效果嘛對於正常光照和膚色的檢測也還湊合,如下所示 ...