使用步幅進行高效移動平均濾波有哪些好處以及何時使用？

使用步幅進行高效移動平均過濾

在本文中，我們將討論如何使用步幅來建立高效的移動平均濾波器。 Strides 提供了一種建立現有數組視圖的方法，允許在不修改原始資料的情況下進行最佳化計算。

現有方法

現有方法利用 strides 產生數組代表一個移動的濾波器內核。然後垂直滾動該內核以捕獲必要的值，並計算它們的總和以獲得平均值。

改良的方法

改良的方法採用「花式」跨步技術直接取得9個值或內核元素的聚合，提供更全面的解決方案。這可以針對 N 維數組實現。

記憶體注意事項

雖然步幅可以實現高效的單軸移動視窗操作，但在以下情況下注意潛在的記憶體影響至關重要：使用多維數組。涉及複製數組的中間步驟可能會導致記憶體使用量顯著增加。

專用函數

在處理多維移動視窗時，需要像 scipy.推薦使用 ndimage 而不是跨步技巧。這些函數提供高效的邊界處理、就地執行計算並具有出色的性能。

示範

下面的程式碼片段說明了特定濾鏡的滾動視窗函數size:

<code class="python">filtsize = (3, 3)
a = np.zeros((10,10), dtype=np.float)
a[5:7,5] = 1

b = rolling_window(a, filtsize)
blurred = b.mean(axis=-1).mean(axis=-1)</code>

結論

雖然步幅為單軸移動視窗操作提供了一種便捷的方法，但對於多維數組來說效果較差。 scipy.ndimage 等專業函數為此類場景提供了更有效率、更通用的解決方案。

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