在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice…

基于value-and-criterion structure方式的实现的滤波器在原理上其实比较简单,感觉下面论文中得一段话已经描述的比较清晰了,直接贴英文吧,感觉翻译过来反而失去了原始的韵味了. The value-and-criterion filter structure  is based on the geometrical structure of mathematical morphology, but allows the use of a much wider variety…

这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中…

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进…

<Web 前端开发精华文章推荐>2013年第九期(总第二十一期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 & CSS3 惊艳!9个不可思议的 HTML5 Canvas 应用试验 你应该知道的10个奇特的 HTML5 单页网站 帮助你实现漂亮界面的14套免费…

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight…

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C…

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images  >的文章,也还不算老,…

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码,由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚,因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读. 经过我最终的优化,处理1920 * 1024的…

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将…

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的…

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(…

    一.基础原理 Base64是一种用64个Ascii字符来表示任意二进制数据的方法.主要用于将不可打印的字符转换成可打印字符,或者简单的说是将二进制数据编码成Ascii字符.Base64也是网络上最常用的传输8bit字节数据的编码方式之一. 标准的Base64编码方式过程可简单描述如下: 第一步,将每三个字节作为一组,一共是24个二进制位. 第二步,将这24个二进制位分为四组,每个组有6个二进制位. 第三步,在每组前面加两个00,扩展成32个二进制位,即四个字节. 第四步,根据下表,得到扩…

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {…

查表算法,无疑也是一种非常常用.有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整. 普通的查表就是提前建立一个表,然后在执行过程中算法计算出一个索引值,从表中查询索引对应的表值,并赋值给目标地址,比如我们常用的曲线算法如下所示: int IM_Curve_PureC(unsigned char *Src, unsigned ch…

本文是在学习https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基础上对算法的理解和重新整理,再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享. 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值,比起双线性的4个领域像素计算,三次卷积涉及到了16个领域像素,这也决定了其取样点位置不是对称的,同时耗时比双线性也大为增加.     如左图所示,P00为向下取整后的取样点的坐标,其领域16个像素的位置整体靠取样点的右…

本篇继续web前端优化的讨论,开始我先讲个我所知道的一个故事,有家大型的企业顺应时代发展的潮流开始投身于互联网行业了,它们为此专门设立了一个事业部,不过该企业把这个事业部里的人事成本,系统运维成本特别是硬件采购的成本都由总公司来承担,当然互联网业务上的市场营销成本这块还是由该事业部自己承担,可是网站一年运维下来,该公司发现该事业部里最大的成本居然不是市场营销的开销,而是短信业务和宽带使用上的开销,是不是有点让人感到意外呢?下面我来分析下这个场景吧. 短信这块是和通讯运营商有关,很难从根本上解决,…

本篇继续web前端优化的讨论,开始我先讲个我所知道的一个故事,有家大型的企业顺应时代发展的潮流开始投身于互联网行业了,它们为此专门设立了一个事业部,不过该企业把这个事业部里的人事成本,系统运维成本特别是硬件采购的成本都由总公司来承担,当然互联网业务上的市场营销成本这块还是由该事业部自己承担,可是网站一年运维下来,该公司发现该事业部里最大的成本居然不是市场营销的开销,而是短信业务和宽带使用上的开销,是不是有点让人感到意外呢?下面我来分析下这个场景吧. 短信这块是和通讯运营商有关,很难从根本上解决,…

一.虚拟机组成 虚拟机主要由三部分组成:编译器(执行引擎),堆与栈. 1. 编译器 编译器分为即时编译器与解释器. 即时编译器将代码编译成本地代码存于code区.因此它快,但它有内存限制! 解释器逐行解释字节码,相当于脚本顺序执行,很慢,性能约为C语言的80%.优化的一部分是使代码尽早进入编译器.将部分代码内联(函数散开于代码中,与编译器无关). 2. 栈 栈是JVM的函数栈.所有函数必分配于栈.栈中一个帧就是一个函数,因函数之间互相调用,栈帧中包含参数,返回地址,返回值等.第一个参数必然是th…

内容简介 本处介绍JBossCache相关的主要API,我们目的通过本部分描述,读者可以使用JBossCache API,在自己的应用中使用JBossCache. Cache接口 Cache 接口是和JBossCache交互的主要机制.它是用 CacheFactory 构建并可选择地启动的.CacheFactory 允许你从 Configuration 对象或 XML 文件创建 Cache.缓存将数据组织到由节点组成的树型结构里.一旦你具有了到 Cache 的引用,你可以用它来在树型结构里查找…

前言 关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 前面地图查询篇实现图层查询 query 功能,但是查询结果的气泡窗口展示信息是在代码写死绑定图层的字段来的,比如 name 属性字段对应的值.但是这种实现方式很不灵活,对于图层字段不变的情况下或…

一.Servlet+JSP+JavaBean开发模式(MVC)介绍 Servlet+JSP+JavaBean模式(MVC)适合开发复杂的web应用,在这种模式下,servlet负责处理用户请求,jsp负责数据显示,javabean负责封装数据. Servlet+JSP+JavaBean模式程序各个模块之间层次清晰,web开发推荐采用此种模式. 这里以一个最常用的用户登录注册程序来讲解Servlet+JSP+JavaBean开发模式,通过这个用户登录注册程序综合案例,把之前的学过的XML.Xpat…

假如有一个用例:1.登陆2.下单3.对历史单评价4.退出 情况一:当第1步执行失败时,我们希望用例不再执行,因为再执行也没有意义了,反而浪费时间:情况二:当第2步执行失败时,我们希望能略过第2步操作,继续往下执行. Katalon提供了Failure Handing功能,在Project菜单中的Setting选项中,可以设置全局的语句失败处理,如图各选项含义如下: 此处的设置是对所有用例都生效的.但如果我们要同时兼容情况一和情况二,可以再手动对某行代码设置失败处理.只要在视图模式中右击某行代码,…

ES作用超强悍的搜索引擎,除了需要具有齐全的功能支持,超高的性能,还必须要有任意扩展的能力.一定程度上,它是一个大数据产品.而要做扩展性,集群自然少不了.然而单独的集群又是不够的,能够做的事情太少,所以它需要自己组件合适的集群.也就是服务需要自动发现,自动协调集群实例.当然,这只是扩展性的第一步. 那么,ES是如何做到集群间的自动发现的呢?本文就一起来探索探索吧. 0. 前情提要 虽然我们想探究的是es的不用配置就可以自动发现的实现原理,但是当你去看新的es的实现时,会惊奇地发现,它已经不再支持…

前面我们学习了ListView控件的使用示例,今天我们来学习DataGrid的有关知识.提到DataGrid 不管是Asp.Net中的网页开发还是WinForm应用程序开发都会频繁使用.通过它我们可以灵活的在行与列间显示各种数据.本篇将学习WPF中的DataGrid 相关功能. 首先,先介绍一下DataGrid中有哪些列的类型. DataGrid列的类型 默认情况下,当我们为DataGrid 控件设置ItemSource 属性后,DataGrid 会根据数据类型自动生成相应的列,下表列出Data…

BizTalk Map编辑器提供了常用的功能块,比如数据库,字符串,数字计算等功能.可在设计Map时直接使用这些功能块进行扩展.除此之外对于进行复杂的Map处 理,Map 编辑器提供了扩展XSLT,扩展XML以及脚本功能块.给Map开发提供了强大的可扩展空间.BizTalk SDK已经提供了Map扩展的Sample(C:\Program Files\Microsoft BizTalk Server 2006\SDK\Samples\XmlTools\ExtendingMapper).以下将分别针…

预留一半内存给Lucene使用 一个常见的问题是配置堆太大.你有一个64 GB的机器,觉得JVM内存越大越好,想给Elasticsearch所有64 GB的内存. 当然,内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的,用于更多的内存数据提供更快的操作.而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中.Lucene的段是分别存储到单个文件中的,这些文件都是不会变化的,所以很利于缓存,同时操作系统也会把这些段文件缓存起来,以便更快的访问. Lucen…

1.介绍 希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法.希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序. 2.基本思想 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止 3.示意图 4.代码 using System; namespace DataStructure { public class ShellSo…

1.简单介绍InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合. 2.之所以选用innodb作为…

一.引言 本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅. 为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述. 高动态范围图像(High-Dynamic Range,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环境中的视觉效果. 现实真正存在的亮度差,即最亮的物体亮度,和最小的物体亮度之比为108,…