IIR递归高斯滤波总结

本文主要总结递归高斯算法的基本原理，分析，实现，指令优化实现等

原始高斯滤波算法计算量很大，网上资料很多，不赘述了，自行search

二维高斯滤波在图像处理中非常非常重要，最常见的是高斯模糊，做模糊滤镜，其本质是空域的低通滤波器，在本人另外的两篇博客同态滤波和MSRCR中有提及。对于同态滤波，需要对对数变换后的结果进行高通滤波，常规是变换到频域进行处理，也可以不进行频域变换，直接进行空域高斯滤波实现低通滤波，然后再用减法实现高通滤波。对于MSRCR算法，每个颜色通道需要进行三个强度的高斯滤波，复杂度可想而知。而且常规的高斯滤波需要考虑滤波窗大小，可以自己参考opencv里面的高斯滤波，可以自己搜一下复杂度分析，对于视频等实时处理，原始算法显然没什么实用性。

后面有人提出先进行水平一维滤波，然后再进行竖直方向一维滤波，对于一个点的滤波，计算数据量由NxN减少为2*N，但还是和窗口大小N有关

有看到一种递归减半滤波平面大小的递归实现，原理不太清楚，可参考如下资料，文中fastFilter函数的定义：
http://blog.csdn.net/smallstones/article/details/41787079
然后是本文主要介绍的IIR递归高斯滤波，这个滤波器能近似接近高斯滤波器，也是分成两次一维滤波，关键是不需要设定滤波窗口大小，复杂度跟窗口大小无关，对于一维滤波先进行一次正向滤波，然后进行一次逆向滤波，所以对于大小为NXN大小的二维矩阵，计算复杂度为O(NXN)

计算公式参考：
http://www.cnblogs.com/ImageVision/archive/2012/06/11/2545555.html
实现代码：

GIMP中有代码：http://gimp.sourcearchive.com/documentation/2.6.1/contrast-retinex_8c-source.html

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typedef struct  

{  

  gint     scale;  

  gint     nscales;  

  gint     scales_mode;  

  gfloat   cvar;  

} RetinexParams;  

  

  

/*  

 * Calculate the coefficients for the recursive filter algorithm  

 * Fast Computation of gaussian blurring.  

 */  

static void  

compute_coefs3 (gauss3_coefs *c, gfloat sigma)  

{  

  /*  

   * Papers:  "Recursive Implementation of the gaussian filter.",  

   *          Ian T. Young , Lucas J. Van Vliet, Signal Processing 44, Elsevier 1995.  

   * formula: 11b       computation of q  

   *          8c        computation of b0..b1  

   *          10        alpha is normalization constant B  

   */  

  gfloat q, q2, q3;  

  

  q = 0;  

  

  if (sigma >= 2.5)  

    {  

      q = 0.98711 * sigma - 0.96330;  

    }  

  else if ((sigma >= 0.5) && (sigma < 2.5))  

    {  

      q = 3.97156 - 4.14554 * (gfloat) sqrt ((double) 1 - 0.26891 * sigma);  

    }  

  else  

    {  

      q = 0.1147705018520355224609375;  

    }  

  

  q2 = q * q;  

  q3 = q * q2;  

  c->b[0] = (1.57825+(2.44413*q)+(1.4281 *q2)+(0.422205*q3));  

  c->b[1] = (        (2.44413*q)+(2.85619*q2)+(1.26661 *q3));  

  c->b[2] = (                   -((1.4281*q2)+(1.26661 *q3)));  

  c->b[3] = (                                 (0.422205*q3));  

  c->B = 1.0-((c->b[1]+c->b[2]+c->b[3])/c->b[0]);  

  c->sigma = sigma;  

  c->N = 3;  

  

/*  

  g_printerr ("q %f\n", q);  

  g_printerr ("q2 %f\n", q2);  

  g_printerr ("q3 %f\n", q3);  

  g_printerr ("c->b[0] %f\n", c->b[0]);  

  g_printerr ("c->b[1] %f\n", c->b[1]);  

  g_printerr ("c->b[2] %f\n", c->b[2]);  

  g_printerr ("c->b[3] %f\n", c->b[3]);  

  g_printerr ("c->B %f\n", c->B);  

  g_printerr ("c->sigma %f\n", c->sigma);  

  g_printerr ("c->N %d\n", c->N);  

*/  

}  

  

static void  

gausssmooth (gfloat *in, gfloat *out, gint size, gint rowstride, gauss3_coefs *c)  

{  

  /*  

   * Papers:  "Recursive Implementation of the gaussian filter.",  

   *          Ian T. Young , Lucas J. Van Vliet, Signal Processing 44, Elsevier 1995.  

   * formula: 9a        forward filter  

   *          9b        backward filter  

   *          fig7      algorithm  

   */  

  gint i,n, bufsize;  

  gfloat *w1,*w2;  

  

  /* forward pass */  

  bufsize = size+3;  

  size -= 1;  

  w1 = (gfloat *) g_try_malloc (bufsize * sizeof (gfloat));  

  w2 = (gfloat *) g_try_malloc (bufsize * sizeof (gfloat));  

  w1[0] = in[0];  

  w1[1] = in[0];  

  w1[2] = in[0];  

  for ( i = 0 , n=3; i <= size ; i++, n++)  

    {  

      w1
 = (gfloat)(c->B*in[i*rowstride] +  

                       ((c->b[1]*w1[n-1] +  

                         c->b[2]*w1[n-2] +  

                         c->b[3]*w1[n-3] ) / c->b[0]));  

    }  

  

  /* backward pass */  

  w2[size+1]= w1[size+3];  

  w2[size+2]= w1[size+3];  

  w2[size+3]= w1[size+3];  

  for (i = size, n = i; i >= 0; i--, n--)  

    {  

      w2
= out[i * rowstride] = (gfloat)(c->B*w1
 +  

                                           ((c->b[1]*w2[n+1] +  

                                             c->b[2]*w2[n+2] +  

                                             c->b[3]*w2[n+3] ) / c->b[0]));  

    }  

  

  g_free (w1);  

  g_free (w2);  

}  

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/* 

 @function: 1channel 2D gauss filter 

 */  

void gausssmooth1ch(float *src, float *dst, int width, int height, gauss3_coefs *c)  

{  

    for (int y=0; y<height; y++) {  

        gausssmooth(src+y*width, dst+y*width, width, 1, c);  

    }  

      

    for (int x=0; x<width; x++) {  

        gausssmooth(dst+x, dst+x, height, width, c);  

    }  

      

}  

加速实现：

intel有详细的介绍和SSE实现：https://software.intel.com/en-us/articles/iir-gaussian-blur-filter-implementation-using-intel-advanced-vector-extensions

总而言之，这个算法非常非常实用