c++ - 如何计算具有特定 roi 大小的图像的 std dev？

Question

首先，我的目的是实现“Sauvola 的算法”。

在算法中，它需要图像的均值和标准差(“std dev”)以及像卷积滤波器一样的 ROI。

我已经使用函数“blur”获得了平均值，它是均值过滤器。

然而，“std dev”需要很多函数，如模糊、乘法、减法和平方根。

这一步消耗对我的设备“Note3”来说太重了，它是 Android 设备。

下面的代码是现在如何计算“std dev”的方法。

PARAM_WINDOW_SIZE = 15;

blur(grayF, mean, cv::Size(PARAM_WINDOW_SIZE, PARAM_WINDOW_SIZE), 
              cv::Point(-1, -1), BORDER_REPLICATE);

meanSQ = mean.mul(mean);
grayF_SQ = grayF.mul(grayF);
blur(grayF_SQ, grayF_SQ, cv::Size(PARAM_WINDOW_SIZE, PARAM_WINDOW_SIZE), 
              cv::Point(-1, -1), BORDER_REPLICATE);
sqrt(grayF_SQ - meanSQ, deviation);

换句话说，我想知道从整个图像中获取每个 ROI 的标准差以加快速度的函数。

如果你知道，请告诉我...请...

Answer 1

尝试使用“积分图像”来计算它。

Integral 图像是一种数据结构，它以非常有效的方式为您提供图像中任何 ROI 的值总和。

您可以使用它通过计算两个积分图像来计算任何给定 roi 的标准值。

1. I1 = 第一张积分图是原图的积分图
2. I2 = 第二个积分图像是图像的逐点平方的积分图像(即每个像素值乘以自身)

获取标准的公式为:

1/n*(S2 -(S1)^2/n)

其中 n 是 roi 中的像素数。

S2 - 积分图I2对于roi的值

S1——积分图I1对于roi的值

更深入的解释请看: https://en.wikipedia.org/wiki/Summed_area_table

具体转到“要计算 block 的方差或标准差，我们需要两个积分图像:”这一行。

祝你好运