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问个图像处理的问题

2012/11/23镜像同步2 回复

这个问题困扰我很久了，就是在访问一张图像的时候，怎么才能快速的处理图像的边缘像素，减少判断次数。比如，我想用一个算子卷积整个图像，最白痴的方法就是，每次卷积的时候，都要判断一下该像素是不是边缘像素，如果是的话，要进行特殊处理（因为卷积核可能有一部分滑动到图像外面了），如果不是，那就照常运算。这种情况下，如果图像大小是m*n,需要做O(m*n)次判断，不需要开辟新的空间。以下的时间复杂度是对于判断次数来讲的，如果对于整个的图像处理过程，那肯定是O(m*n) ，不会有变化。时间复杂度：O(m*n) 空间复杂度：O(1) 改进1：图像扩大例如，算子是3*3，那么可以将图像扩大到(m+2)*(n+2),也就是说上下左右各增加一个像素的宽带，并且根据不同的方法的需要，把整个‘新的边缘’进行赋值。这样一来，再逐个像素进行访问的时候，就不需要进行判断了。但是，图像的扩大需要新申请一块(m+2)*(n+2)的空间。时间复杂度：O(1) 空间复杂度：O(m*n) 改进2：分别处理把像素分成两种，一种是边缘像素，一种是非边缘像素，对于非边缘像素，自然不需要进行判断。仅对于边缘像素判断其属于哪个边即可。这种方法涉及判断的像素只是四条边上的，而且不需要额外开辟新的空间。时间复杂度：O(m+n) 空间复杂度：O(1) 我的问题：以上两种改进算法都是对于滑动窗口这类操作适用的，而且内存也比较充足，但是像区域生长这种算法（给定一个种子点，给定一个像素值差，然后把包含种子点的最大连通区域找到），如何能减少判断的次数呢?另外，不允许再开辟额外的内存空间，即空间复杂度是O(1)，那么，时间复杂度可以比O(m*n)小吗？

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