적분 이미지는 각 픽셀이 입력 픽셀의 위와 왼쪽의 모든 픽셀을 가진 해당 입력 픽셀의 누적 합계를 나타내는 곳입니다. 이미지 하위 영역에 대한 합계를 빠르게 계산할 수 있습니다. 이러한 하위 영역의 직사각형 하위 집합은 일정한 시간에 평가할 수 있습니다.
이 개념은 비올라&존스에 의해 도입 된 또한 합산 영역 테이블로 알려져있다. 그들은 즉 일정한 시간에 어떤 사각형 이미지 영역에 이미지 값의 합계를 가능하게하기 때문에 직사각형 이미지 기능의 빠른 계산을 허용 계산 복잡성 영형(1)대신 영형(엔).
정수 계열 이미지는 다음과 같이 정의됩니다
시간 복잡도:영형(미디엄*엔)
적분 이미지 계산
빠른 면적 계산
합계=오른쪽 하단+왼쪽 상단-오른쪽 상단-왼쪽 하단
사용
- 지역 기반 통계 측정 예:면적 합계,공분산,동시 발생 행렬
- 텍스처 매핑
- 피처 하르 감지
- 적응 임계값
- 스테레오 대응
- 적분 이미지의 개념은 연속 도메인(제한 사용)및 다차원 이미지로 쉽게 확장될 수 있습니다.
- 오(1)상수 공간 필터로 양측
코드
class NumMatrix {
public:
vector<vector<int>> sat;
bool empty=true;
NumMatrix(vector<vector<int>> &img) {
int row = img.size();
if(row == 0) return;
int col = img.size();
if(col == 0) return;
empty = false;
sat = vector<vector<int>>(row + 1, vector<int>(col + 1));
for(int i = 1; i <= row; i++)
for(int j = 1; j <= col; j++)
sat = sat + sat - sat + img;
}
int sumRegion(int row1, int col1, int row2, int col2) {
return empty? 0 : sat - (sat + sat - sat);
}
};
