However, a problem with this method

However, a problem with this method is that it is dependent on the scanning order of the pixels. In addition, the moving average is not a good representation of the surrounding pixels at each step because the neighbourhood samples are not evenly distributed in all directions. By using the integral image (and sacrificing one additional iteration through the image), we present a solution that does not suffer from these problems. Our technique is clean, straightforward, easy to code, and produces the same output independently of how the image is processed. Instead of computing a running average of the last s pixels seen, we compute the average of an s x s window of pixels centered around each pixel. This is a better average for comparison since it considers neighbouring pixels on all sides

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, một vấn đề với phương pháp này là nó là phụ thuộc vào thứ tự quét của các điểm ảnh. Ngoài ra, di chuyển trung bình là không một đại diện tốt của các điểm ảnh xung quanh tại mỗi bước vì các khu vực lân cận mẫu không phân bố đồng đều ở mọi hướng. Bằng cách sử dụng hình ảnh không thể tách rời (và hy sinh một lặp bổ sung thông qua hình ảnh), chúng tôi trình bày một giải pháp mà không ảnh hưởng từ những vấn đề này. Kỹ thuật của chúng tôi là sạch sẽ, đơn giản, dễ dàng để mã, và sản xuất sản lượng cùng một cách độc lập như thế nào hình ảnh được xử lý. Thay vì tính một trung bình là chạy các điểm ảnh s cuối cùng nhìn thấy, chúng tôi tính toán là một s x s cửa sổ điểm ảnh tập trung vào mỗi điểm ảnh. Đây là một trung bình là tốt hơn để so sánh kể từ khi nó sẽ xem xét các điểm ảnh lân cận trên tất cả các bên

Kết quả (Việt) 2:

Tuy nhiên, một vấn đề với phương pháp này là nó phụ thuộc vào thứ tự quét của các điểm ảnh. Ngoài ra, di chuyển trung bình không phải là một đại diện tốt của các điểm ảnh xung quanh ở mỗi bước vì các mẫu khu phân bố không đều theo mọi hướng. Bằng cách sử dụng các hình ảnh không thể thiếu (và hy sinh một lặp bổ sung thông qua các hình ảnh), chúng tôi trình bày một giải pháp mà không bị những vấn đề này. Kỹ thuật của chúng tôi là trong sạch, đơn giản, dễ dàng để mã, và sản xuất các đầu ra tương tự độc lập như thế nào hình ảnh được xử lý. Thay vì tính toán một trung bình chạy pixel s cuối cùng nhìn thấy, chúng ta tính trung bình của một cửa sổ SxS của pixel trung vào từng điểm ảnh. Đây là một trung bình tốt hơn để so sánh vì nó coi pixel lân cận trên tất cả các bên