signal-processing - 如何最好地使用 Eign 过滤和调整图像大小？

Question

我有一个图像，一个 uint8_ts 的二维数组。我想使用可分离过滤器调整图像大小。考虑先缩小宽度。因为原始尺寸和目标尺寸不相关，我们将为每个目标像素使用一组不同的系数。对于特定的进出尺寸，对于所有 y，我们可能有：

out(500, y) = in(673, y) * 12 + in(674, y) * 63 + in(675, y) * 25
out(501, y) =                   in(674, y) * 27 + in(675, y) * 58 + in(676, y) * 15

我如何使用 Eigen 来加快速度，例如为我矢量化它？这可以表示为矩阵乘以稀疏矩阵，维度为 in_width * out_width，其中在每一行中，in_width 值中只有 3 个非零。在实际用例中，4 到 8 通常不为零。但是那些非零值将是连续的，使用 SSE 或任何使其快速的东西会很好。

请注意，源矩阵有 8 位标量。最终结果，在缩放宽度和高度后也将是 8 位。中间矩阵（图像）和过滤器的精度可能更好，比如 16 位。但即使它们是 8 位，在相乘时，我们也需要取乘积的最高有效位，而不是最低有效位。

难道这离Eigen能做的太远了吗？这种卷积，每个像素的内核都不同（只是因为输出大小不是输入大小的整数倍），似乎很常见。

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