高级跨步如何提高移动平均滤波器的效率？

使用高级跨步实现更高效的移动平均滤波器

简介：

计算移动大型数据集上的平均过滤器的计算成本可能很高。虽然使用卷积滤波器的标准实现可能很慢，但高级跨步技术提供了更有效的解决方案。

建议的技术：

建议的技术涉及使用 NumPy 的 stride_tricks.as_strided( ) 函数创建一个与原始数组上的移动窗口相对应的数组。通过垂直和水平滚动该数组，可以有效地对内核值求和以计算每个像素的平均值。

实现：

以下代码演示了以下代码的实现该技术：

<code class="python">import numpy as np

filtsize = 3
a = numpy.arange(100).reshape((10,10))
b = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size,filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))
for i in range(0, filtsize-1):
    if i > 0:
        b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize,2)+1)*i, 0)
filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize,2)).reshape((a.shape[0],a.shape[1]))</code>

优点：

与传统卷积滤波器相比，该技术具有多个优点：

• 内存效率: as_strided 数组是原始数组的视图，因此不需要将整个数据集复制到新数组中。
• 计算效率：滚动和求和操作可以使用 NumPy 的优化函数可以有效地执行。
• 可自定义的内核大小和形状： filtsize 参数允许轻松调整过滤器大小和形状。

局限性：

• 边缘处理：所提出的技术无法正确处理边缘像素。可能需要后处理步骤来解决此问题。
• 多维数组：此技术最适合一维数组。对于多维数组，内存使用量和计算成本可能会变得非常高。

替代方法：

• Numba JIT 编译：Just-in-时间编译可以进一步提高该技术的性能。
• SciPy 的 ndimage 模块：对于多维数组，SciPy 的uniform_filter()函数提供了更高效、更全面的解决方案。

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