Question

我有这段代码（this的重访版本）：

void HessianDetector::detectOctaveKeypoints(const Mat &firstLevel, ...)
{
   vector<Mat> blurs (par.numberOfScales+3, Mat());
   blurs[1] = firstLevel;
   for (int i = 1; i < par.numberOfScales+2; i++){
       float sigma = par.sigmas[i]* sqrt(sigmaStep * sigmaStep - 1.0f);
       blurs[i+1] = gaussianBlur(blurs[i], sigma);
   }
...

其中：

Mat gaussianBlur(const Mat input, const float sigma)
{
   Mat ret(input.rows, input.cols, input.type());
   int size = (int)(2.0 * 3.0 * sigma + 1.0); if (size % 2 == 0) size++;      
   GaussianBlur(input, ret, Size(size, size), sigma, sigma, BORDER_REPLICATE);
   return ret;
}

因此，正如您所看到的，每个blurs[i+1]都依赖于blurs[i]，因此无法并行化。我的问题是：是否有相同的方法来获得相同的结果，但使用firstLevel而不是blurs[i]？所以看起来应该是这样的：

for (int i = 1; i < par.numberOfScales+2; i++){
  float sigma = //something;
  blurs[i+1] = gaussianBlur(firstLevel, sigma);
}

有可能吗？

This回答让我认为可能，但我无法理解如何实现这一点：

Convolve过滤器如果在同一图像上应用多个过滤器连续地，像高斯模糊，然后是Gabor滤波器，你可以将它们组合在一起使所有过滤器具有相同的大小并进行卷积他们。然后将结果应用于图像。数学说效果会是与之前的组合相同

Answer 1

这是可能的（您可以并行化）。我遇到了完全相同的问题，并以这种方式解决了该问题（请参见我对该问题的回答以及python代码）。

https://dsp.stackexchange.com/questions/667/image-pyramid-without-decimation/55654#55654

并行化高斯模糊链

1 个答案: