Wie kann Advanced Striding die Effizienz von Filtern mit gleitendem Durchschnitt verbessern?

Verwenden von Advanced Striding für einen effizienteren gleitenden Durchschnittsfilter

Einführung:

Computing-Bewegung Durchschnittsfilter für große Datensätze können rechenintensiv sein. Während Standardimplementierungen mit Faltungsfiltern langsam sein können, bieten fortgeschrittene Striding-Techniken eine effizientere Lösung.

Vorgeschlagene Technik:

Die vorgeschlagene Technik beinhaltet die Verwendung von NumPys stride_tricks.as_strided( )-Funktion zum Erstellen eines Arrays, das einem sich bewegenden Fenster über dem ursprünglichen Array entspricht. Durch vertikales und horizontales Rollen dieses Arrays können die Kernelwerte effizient summiert werden, um den Durchschnitt für jedes Pixel zu berechnen.

Implementierung:

Der folgende Code demonstriert die Implementierung von diese Technik:

<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>

Vorteile:

Diese Technik bietet mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Faltungsfiltern:

• Speichereffizienz : Das as_strided-Array ist ein Blick in das ursprüngliche Array, sodass nicht der gesamte Datensatz in ein neues Array kopiert werden muss.
• Recheneffizienz: Die Roll- und Summationsoperationen können mithilfe der optimierten Funktionen von NumPy effizient ausgeführt werden.
• Anpassbare Kernelgröße und -form:Der Filtsize-Parameter ermöglicht eine einfache Anpassung der Filtergröße und -form.

Einschränkungen:

• Kantenbehandlung: Die vorgeschlagene Technik verarbeitet Kantenpixel nicht korrekt. Möglicherweise sind Nachbearbeitungsschritte erforderlich, um dieses Problem zu beheben.
• Mehrdimensionale Arrays: Diese Technik eignet sich am besten für eindimensionale Arrays. Bei mehrdimensionalen Arrays können die Speichernutzung und die Rechenkosten unerschwinglich hoch werden.

Alternative Ansätze:

• Numba JIT-Kompilierung: Just-in- Zeitkompilierung kann die Leistung dieser Technik weiter verbessern.
• SciPys ndimage-Modul: Für mehrdimensionale Arrays bietet die Funktion uniform_filter() von SciPy eine effizientere und umfassendere Lösung.

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