什么是积分图像 5
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积分图像是指微积分的曲线图。图形学中的积分图像就应该说的是区域求和的方差阴影图(Summed-Area Variance shadow maps )这种算法用于人脸图像分析。它的本质是一种算法,是图像的一种中间显示。
对于一幅灰度的图像,积分图像中的任意一点(x,y)的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和:
I表示积分图像,G表示原始图像。则 I(x,y)=sum(G(i,j)),其中 0<=i<=x,0<=j<=y.
在实际的计算过程中,对于一个点(x,y)的值等于:
I(x,y)=I(x-1,y)+I(x,y-1)-I(x-1,y-1)+G(i,j) (I:该点的积分图像值,G:该点的灰度值)
在实际的编程实现过程中可以对有图像的大小进行扩展,左边扩展一列,顶端扩展一行, 即:I(-1,j)=0,I(i,-1)=0;
快速算法:
s(x,y) = s(x,y-1) + i(x,y);
ii(x,y) = ii(x-1,y) + s(x,y)
其中s(x,y)是列的积分值,i(x,y)是原始图像的灰度值,ii(x,y)是积分图的最终值。
对于一幅灰度的图像,积分图像中的任意一点(x,y)的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和:
I表示积分图像,G表示原始图像。则 I(x,y)=sum(G(i,j)),其中 0<=i<=x,0<=j<=y.
在实际的计算过程中,对于一个点(x,y)的值等于:
I(x,y)=I(x-1,y)+I(x,y-1)-I(x-1,y-1)+G(i,j) (I:该点的积分图像值,G:该点的灰度值)
在实际的编程实现过程中可以对有图像的大小进行扩展,左边扩展一列,顶端扩展一行, 即:I(-1,j)=0,I(i,-1)=0;
快速算法:
s(x,y) = s(x,y-1) + i(x,y);
ii(x,y) = ii(x-1,y) + s(x,y)
其中s(x,y)是列的积分值,i(x,y)是原始图像的灰度值,ii(x,y)是积分图的最终值。
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一般就是该点的值用以图像原点和该像素点为顶点的矩形内的值的和代替。每个点都这么做,组成新的图像,就叫积分图。
积分图像主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中,这可方便快速地计算图像中任意矩形内所有像素灰度积分,即当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素,不用重新计算这个区域的像素和,从而加快了计算。
积分图像主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中,这可方便快速地计算图像中任意矩形内所有像素灰度积分,即当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素,不用重新计算这个区域的像素和,从而加快了计算。
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