使用步幅实现高效的移动平均滤波器
最近，基于步幅的方法因其在实现移动平均滤波器方面的效率而受到关注。在这种情况下，我们探索如何利用步幅来增强此类滤波器的性能，超越更传统的基于卷积的方法。具体来说，我们专注于实现一个 8 邻域连接的移动平均滤波器，该滤波器考虑每个焦点像素周围的 9 个像素。
使用步幅，我们可以创建与顶行对应的原始数组的视图。过滤器内核。通过沿垂直轴应用滚动操作，我们可以获得内核的中间行并将其添加到最初创建的视图中。重复此过程以获得内核的底部行，然后将这些行的总和除以滤波器大小以计算每个像素的平均值。
为了说明此方法，请考虑以下实现：
import numpy, scipy
filtsize = 3
a = numpy.arrange(100).reshape((10, 10))
b = numpy.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size, filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))
for i in range(0, filtsize - 1):
if i > 0:
b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize, 2) + 1) * i, 0)
filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize, 2)).reshape((a.shape[0], a.shape[1]))更一般地说，定义一个沿指定维度执行滚动窗口操作的函数，即使在多维数组中也可以有效实现移动平均滤波器。然而，值得注意的是，虽然基于步幅的方法在特定情况下具有优势，但对于复杂的多维过滤任务，像 scipy.ndimage 模块提供的专门函数仍然可以提供卓越的性能。
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