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c++ - 使用 3x3 结构元素执行两次形态学扩张是否等于使用 6x6 结构元素执行一次？

coder 2024-02-11 原文

我的问题很简单。这可能太简单了。但问题是，在我的一个项目上工作时，我使用以下几行来扩大二值图像。

cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 2);

这基本上是用 3x3 矩形结构元素扩展二值图像。从最后一个参数可以看出我正在执行此操作的 2 次迭代，这相当于:

cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 1);
cv::dilate(c_Proj, c_Proj, Mat(), Point(), 1);

我的问题是: 如果我使用 6x6 结构元素只执行一次迭代，而不是执行两次迭代，那么这在准确性和性能方面是否等同于上述代码？图像只迭代一次是否更快？

最佳答案

具有相同内核的膨胀可以用两个卷积运算来表示:

("YourImage" convolve "DilationKernel") convolve "DilationKernel"

由于卷积的性质，这个操作等价于:

"YourImage" convolve ( "DilationKernel" convolve "DilationKernel")

3x3 内核与其自身的卷积将产生 5x5 矩阵，因此您的 6x6 假设是错误的。

在性能方面，有太多需要考虑的地方。在我之前的实习中，我们的目标是使用尽可能小的内核，因为更大的内核会带来性能损失。经验法则是小内核在图像上的作用更快，因为您可以简单地使用 CPU 寄存器存储和检索它们，而无需访问 L1 或 L2 缓存。此外，如果您的内核适合寄存器，您可以轻松使用 SSE 指令。

卷积的并行化是另一回事，我没有太多关于它的实用信息。所以我不知道如果使用并行化实现，这个经验事实是否仍然成立。

关于c++ - 使用 3x3 结构元素执行两次形态学扩张是否等于使用 6x6 结构元素执行一次？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12171816/

amp形态sectioncodec_Projc++image-processingopencvmorphological-analysis

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