tgoop.com/eshu_coding/164
Last Update:
По микроскопу появилась новая вводная: дополнительно реализовать метод вычисления фазового изображения по одной картинке с помощью фильтрации его двумерного Фурье-образа - методом Гильберта.
В поисках готовой реализации двумерного фурье преобразования, я нашел проект AForge - реализации различного матана на c#. Проект, хоть и написан по какую-то допотопную версию .Net крут: вырванный копипастой кусок, относящийся с Фурье преобразованию, просто взял и заработал. Время отработки на картинке 1024х2048 - около 1 секунды. Вырванная реализация работает только на картинках с размером, кратным степени двойки.
Теперь мне предстоит переварить копипасту: разобраться в принципе работы алгоритма, выкинуть лишнее, оптимизировать оставшееся. Появилась идея со временем выкинуть весь матан, как на c#, так и на CUDA в отдельный проект и в NuGet пакет (стандартное средство распространения готовых модулей и библиотек для c#) в свободный доступ, глядишь кому пригодится.
Понятного для дебилов описания принципа работы Быстрого Фурье преобразования я с ходу не нагуглил (но код готовой реализации несколько прояснил ситуацию). Нашел фундаментальную переводную книгу 1989 год - Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов, автор Блейхут Р., начинаю читать. В посте ниже выложу саму книгу.
Из уже прочитанного в коде и книге понятно: либо я использую картинку размерности степени двойки (возможно какими-то костылями подгоняя ее по размеру), либо погружаюсь в мир боли и страданий, делая свои реализации, пытаясь выйти на приемлимую производительность.
Использование массива с размерами, кратными степени двойки - один из основных читов, которые используются, чтобы получить результат максимально быстро. Что интересно - в одной из научных статей, посвященных фазовой микроскопии, все тесты алгоритмов, основанных на FFT2 проводились на картинках размером 1024x2048.
#диссер #csharp
BY Эшу быдлокодит
Share with your friend now:
tgoop.com/eshu_coding/164