图像算法工作感想之笨方法
2014-12-27 14:13
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非制冷红外图像动态范围压缩算法通过不断精进,解决试验中反馈的成像问题,终于有了一个阶段性成果。 几种算法各有特点,满足不同场景需求,对硬件要求不同。为降低成本,权衡选择了合适的一种。因技术保密要求,不便多言算法内容。仅写几点感想,以表纪念。
http://www.cnblogs.com/archimedes/p/writing-efficient-c-and-code-optimization.html 介绍的非常好,可以参考学习。对代码的优化需要对算法的实现过程不断提问题,解决问题。综合考虑算法运行效率和内存需求,从时间和内存两个角度思考如何交付满足使用要求的算法模块,多与系统工程师和移植工程师交流沟通,积极配合,对反馈修改验证,最终实现算法的产品化需要往复沟通多次,这都是必不可少的工作。
一、 死磕目标,不断精进
红外行业市场潜力巨大,但是目前还处于小众市场时期,除了一些传统测温类型产品外,观瞄产品也逐渐起步,对后者来说,成像质量和用户的视觉感受是评价产品的重要标准,但是这一标准又具有很大的主观性。比如对两种算法的成像效果,不同的人的评价标准不同,有人说A更好,有人说B更好。所以算法的目标与客户要求之间很难达成完全一致,但是在确保方向正确的前提下,目标是可以调整的,最终目的是人眼观看舒适性高、观测目标清晰、整体层次分明、细节清晰。如何才能达到这一终极目标呢?众所周知,没有一种算法能够适合所有的应用场景,总有意外情况出现,所以有人说自己的算法效果达到100%,那可以多半是骗人的,或者自己的测试样本有限。我们能做的就是不断提高算法性能,逼近目标。这不是一个轻松快乐的过程,而是充满烦躁郁闷的过程,不断的被否定和自我否定一直推动着自己向前,不断寻找新方法,修改算法的实现步骤和实现细节,调整算法参数,繁琐与劳累充斥其中。这与信心无关,需要的是耐心和坚持,精益求精。试着用笨笨的方法去解决问题,不考虑其他诀窍,这对产品经理来说,是错误的思维,对算法开发来说也许是合适的方法。二、熟练工具、快速实现
在算法开发过程中,工具的使用是基本功,尤其是编程能力。在仿真阶段:当你有一个算法思路需要验证时,必须进行编程实现,无论是matlab仿真还是C语言实现,或是其他语言编程,都需要迅速实现,仿真实验,观察效果和过程数据,分析算法的效果与合理性。在实现阶段:无论是软件开发还是代码交付,都需要高质量的编程水平和开发工具的熟练使用。如何能够“快速”熟悉开发工具,用于达成自己的开发目的呢?多练。不畏困难,多练习,时间长了,忽然有一天,你发现实现一个算法不再是一件困难的事情,而是自然而然,随手拈来的事情的时候,就说明你已经能够很好地利用开发工具实现自己的算法了,怎么达到这种水平呢?还是多联系,多和开发工具打交道,多用它!是的,还是没有什么诀窍,笨方法嘛!三、完整优化、通力配合
算法优化的意义不言而喻,无论是软件系统算法模块的开发,还是需要移植到DSP、FPGA之类的硬件上面实现,都需要算法仿真代码进行优化。这里有篇文章《编写高效的C程序与C代码优化》http://www.cnblogs.com/archimedes/p/writing-efficient-c-and-code-optimization.html 介绍的非常好,可以参考学习。对代码的优化需要对算法的实现过程不断提问题,解决问题。综合考虑算法运行效率和内存需求,从时间和内存两个角度思考如何交付满足使用要求的算法模块,多与系统工程师和移植工程师交流沟通,积极配合,对反馈修改验证,最终实现算法的产品化需要往复沟通多次,这都是必不可少的工作。
四、结语
算法总有不完美之处,趋向完美,满足应用,应该是要工作的主要目标。这需要坚持与不断精进,日积月累地向目标迈进,激情难长久,唯有坚持精进。相关文章推荐
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