最近做了一些圖像處理+識別的項目。感覺到圖像處理的基礎問題:算法。算法是圖像處理中的重點，而涉及到的基礎算法往往CV領域的人都清楚，但是就是在這清楚的基礎上，能夠達到實用的就不多。
比如GAUSS平滑這算法，大家清楚，但是他的速度是和核的高寬有直接關係的。核尺寸大，直接影響其速度，而在某些應用中導致無法實用。哈哈，慶幸的是，我發現這個問題，在八九十年代，法國人就解決了這個問題。RACHID DERICHE這個牛人是法國籍的。提出了IIR方法。找到運算速度與核尺度無關的算法。IIR這東西是數字信號處理的東西。
本人也學過一些，遺憾的是那個時候看這東西，還不太明白他的用途，沒有想到吧，在這裏用上了。用IIR來模擬FIR（普通高斯），是一種有效的方法,後面有人將高斯平滑的對稱性加以改進。提出非對稱平滑和求取梯度，線等等的快速算法。
這裏在舉個例子，NMS是圖像處理的經典，好多地方都用的，最近也發現其快速算法也很好用。詳細的看了那個Tuan Q. Pham牛人發表的文章，是受Canon的支持。哈哈這個東西在相機的圖像處理上應用挺廣泛的。
通過上面的種種跡象，可以知道，老外可能很早就掌握了圖像處理的高速處理方法。這樣的基礎，也就是說像Gabor這樣的高層特徵提取，也是頃刻而就的。再想一想，真是不得了...,也就是說，其軍工，高精密行業的處理水平和速度很高是有道理的。也不知道咱們國家的相關部門是不是用到了這玩意。
這段時間的學習，有個基本感悟:基礎，積累，機遇是成功的三大關鍵。