图像分块原理和实现【个人理解和整理】

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1、无重叠分块

2、有重叠分块

把一幅大尺寸图像分块的目的除为了实现并行处理之外,还能够将子块分次调入内存处理,增强算法的适用性,避免过大图像处理不了的问题。大尺寸图像被分块后,减少了每次运算的数据量和计算压力。

图像分块方式一般存在两种形式:一种是已知分块的数量n*m份,即将源图像的宽高分别分成n和m等份;另一种就是已知子块的宽高Blockwidth×Blockheight,然后从原点开始切分。

1、无重叠分块

针对不重叠的图像分块,以上两种形式可视为相同的,两者之间的对应关系为:n=Width/Blockwidth,m=Height/Blockheight。不重叠子块分割原理如下图所示,其重点是如何在子块像素位置上填充对应的原图像像素值。

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