原创 SSE圖像算法優化系列四:圖像轉置的SSE優化(支持8位、24位、32位),提速4-6倍

一、前言       轉置操作在很多算法上都有着廣泛的應用,在數學上矩陣轉置更有着特殊的意義。而在圖像處理上,如果說圖像數據本身的轉置,除了顯示外,本身並無特殊含義,但是在某些情況下,確能有效的提高算法效率,比如很多行列可分離的算法,在很多

原创 SSE圖像算法優化系列十八:三次卷積插值的進一步SSE優化。

  本文是在學習https://blog.csdn.net/housisong/article/details/1452249一文的基礎上對算法的理解和重新整理,再次非常感謝原文作者的深入分析以及分享。   三次卷積插值的基礎原理也是對取樣

原创 SSE圖像算法優化系列十九:一種局部Gamma校正對比度增強算法及其SSE優化。

  這是一篇2010年比較古老的文章了,是在QQ羣裏一位羣友提到的,無聊下載看了下,其實也沒有啥高深的理論,抽空實現了下,雖然不高大上,還是花了點時間和心思優化了代碼,既然這樣,就順便分享下優化的思路和經歷。   文章的名字爲:Contra

原创 SSE圖像算法優化系列二:高斯模糊算法的全面優化過程分享(一)。 高斯模糊算法的全面優化過程分享(二)。

     這裏的高斯模糊採用的是論文《Recursive implementation of the Gaussian filter》裏描述的遞歸算法。                      仔細觀察和理解上述公式,在forward過程

原创 Crimm Imageshop 2.3。

    下載地址:http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageShop.rar     一款體積小,能綠色執行,又功能豐富的圖像處理軟件.     Imageshop2.3爲單EXE文件,大小隻有1100

原创 Tone Mapping算法系列二:一種自適應對數映射的高對比度圖像顯示技術及其速度優化。

  辦公室今天停電,幸好本本還有電,同事們好多都去打麻將去了,話說麻將這東西玩起來也還是有味的,不過我感覺我是輸了不舒服,贏了替輸的人不舒服,所以乾脆拜別麻壇四五年了,在辦公室一個人整理下好久前的一片論文的思想,和萬千世界裏有緣人共同分享下

原创 SSE圖像算法優化系列十七:多個圖像處理中常用函數的SSE實現。

  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

原创 SSE圖像算法優化系列十二:多尺度的圖像細節提升。 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)

  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 O

原创 SSE圖像算法優化系列十六:經典USM銳化中的分支判斷語句SSE實現的幾種方法嘗試。

  分支判斷的語句一般來說是不太適合進行SSE優化的,因爲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,我們這裏以某一個算法的部分代碼爲例進行講解。   在某一個版本的USM銳化

原创 SSE圖像算法優化系列十一:使用FFT變換實現圖像卷積。

      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,特別是對於長度爲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

原创 SSE圖像算法優化系列九:靈活運用SIMD指令16倍提升Sobel邊緣檢測的速度(4000*3000的24位圖像時間由480ms降低到30ms)。

  這半年多時間,基本都在折騰一些基本的優化,有很多都是十幾年前的技術了,從隨大流的角度來考慮,研究這些東西在很多人看來是浪費時間了,即不能賺錢,也對工作能力提升無啥幫助。可我覺得人類所謂的幸福,可以分爲物質檔次的享受,還有更爲複雜的精神上

原创 一種強化的基於局部直方圖裁剪均衡化的對比度調節算法。

  在很久前實現對比度受限的自適應直方圖均衡化時,就曾經想過對該算法進行一定程度的擴展,之後使用自動對比度和自動色階代替直方圖均衡化也提出了新的算法,也達到了不錯的效果。本文進一步對該算法進行一定程度的擴展和補充優化。 一、本文算法的概述

原创 解析opencv中Box Filter的實現並提出進一步加速的方案(源碼共享)。

    說明:本文所有算法的涉及到的優化均指在PC上進行的,對於其他構架是否合適未知,請自行試驗。       Box Filter,最經典的一種領域操作,在無數的場合中都有着廣泛的應用,作爲一個很基礎的函數,其性能的好壞也直接影響着其他相

原创 SSE圖像算法優化系列十四:局部均方差及局部平方差算法的優化。 SSE圖像算法優化系列六:OpenCv關於灰度積分圖的SSE代碼學習和改進

  關於局部均方差有着較爲廣泛的應用,在我博客的基於局部均方差相關信息的圖像去噪及其在實時磨皮美容算法中的應用及使用局部標準差實現圖像的局部對比度增強算法中都有談及,即可以用於去噪也可以用來增強圖像,但是直接計算其計算量較大,一般都是通過某

原创 SSE圖像算法優化系列七:基於SSE實現的極速的矩形核腐蝕和膨脹(最大值和最小值)算法。 圖像轉置的SSE優化(支持8位、24位、32位),提速4-6倍

   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,在一臺I5機器上佔用單核的資源處理 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。