Какую структуру данных подобрать для водораздела (watershed)? Здравствуйте,
при водоразделе и во многих других задачах обработки изображений стоит задача однократно сравнить значение пиксела с его окрестностью. Быстрый поиск вывел мне только наивное решение: проходим по массиву, на каждой итерации внутреннего цикла формируем окрестность, сравниваем. Не подскажете решения с меньшем числом сравнений и более частым попаданием в кэш?
Какую структуру данных подобрать для водораздела (watershed)? Здравствуйте,
при водоразделе и во многих других задачах обработки изображений стоит задача однократно сравнить значение пиксела с его окрестностью. Быстрый поиск вывел мне только наивное решение: проходим по массиву, на каждой итерации внутреннего цикла формируем окрестность, сравниваем. Не подскажете решения с меньшем числом сравнений и более частым попаданием в кэш?
при водоразделе и во многих других задачах обработки изображений стоит задача однократно сравнить значение пиксела с его окрестностью. Быстрый поиск вывел мне только наивное решение: проходим по массиву, на каждой итерации внутреннего цикла формируем окрестность, сравниваем. Не подскажете решения с меньшем числом сравнений и более частым попаданием в кэш?
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Для задачи обработки изображений, включая водораздел, хорошим выбором структуры данных может быть использование Quadtree or Octree.
Quadtree (для 2D) и Octree (для 3D) являются древовидными структурами данных, которые могут быть использованы для разбиения пространства изображения на более мелкие регионы. Это позволяет эффективно организовать данные и ускорить процесс обработки, так как позволяет быстро определить, в каком регионе находится конкретный пиксель, и работать только с необходимыми регионами.
При использовании Quadtree или Octree вам не нужно будет проводить сравнения с каждым пикселем изображения, что позволяет уменьшить число сравнений и улучшить производительность вашего алгоритма. Кроме того, эти структуры данных могут улучшить локальность доступа к данным, что может улучшить попадание в кэш.
Таким образом, рекомендуется изучить Quadtree или Octree и применить их для вашей задачи водораздела (watershed) для получения более эффективного и быстрого решения.