AlxisDataBlog-画像処理


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  },
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画像の情報量というと、1 フレーム当たりの情報量と捉えがちですが、現実的に重要なものは 1 フレーム当たりではなく単位時間当たりの情報量(ビットレート)です。現実社会では、情報の価値は時間とともに低下します。


処理速度が重要であるからといっても、高スペックのマシンを高負荷で稼働させれば良いわけではありません。この点にも留意すれば、単位電力量当たりの情報量と考えた方が、より現実的かもしれません。


人間が目視で情報を得る場合には「1 フレーム当たりの情報量」を上げれば良いのですが、画像利用の自動化が進むこれからの時代では、「単位電力量当たりの情報量」という形で、システムとしてのパフォーマンスが重視されます。


単位電力量当たりの情報量を大きくするためには、画像処理アルゴリズムの計算量を圧縮しなければなりません。特に外部ライブラリを参照する場合、そのライブラリで何ができるのかということも重要ですが、計算量が充分に圧縮されているかも同様に重要です。


入力データ量に対する処理時間をプロットすれば、計算量を知ることは容易です。イニシャルの処理が入っているかもしれませんが、重要な部分は大きいデータ量に対する応答でしょう。漸近的な振舞いがわかれば充分です。


入力データ量に対して線型な処理時間の応答をするアルゴリズムは優秀です。パフォーマンスを阻害することはないので、積極的に利用しましょう。一方、入力データ量に対して2乗の処理時間応答をするアルゴリズムは避けた方が良いでしょう。


一般的には、線型よりも log(入力データ量) 分だけ大きい応答をするアルゴリズムが多いように感じます。


付け焼刃ですが、負荷の大きいアルゴリズムは、高負荷であることを隠蔽するように非同期で走らせると、欠点をごまかすことができます。


アルゴリズムを開発される場合には、目的の出力を得ることと同時に計算量の圧縮も実行されることをお勧めします。正しい出力が得られるかプロトタイピングを行なってから、次に計算量を圧縮するという、2 ステップに分けて開発を進める考え方もありますが、多くの場合作成するプログラムは全く違ったものとなり 2 重開発の無駄が生じます。正しい結果が出るか否かをリスクヘッジするためだけにプロトタイピングを行なうことはお勧めしません。(written by J.Nishigata)


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画像処理は処理速度が命

AlxisDataBlog-プログラミング


MathJax = {
  chtml: {
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  },
  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
};






以前フーリエ変換をやりましたね。今回は説明し損ねていたフーリエ変換の高速化の話です。離散フーリエ変換(DFT)というものはご存知でしょうか。以下のような配列 $f(j)$ を配列 $F(k)$ へ変換するアルゴリズムのことです。

\begin{align}
F(k)=\sum_{j=0}^{N-1}f(j)e^{-2\pi ijk/N},\ k=0,1,\dots,N-1
\end{align}

フーリエ級数の係数を取り出すための積分演算が和で置き換わっていますね。DFT はデジタル信号処理にはなくてはならない非常に重要な技術です。しかし計算量に着目すると、1 つの $k$ に対して $F(k)$ を計算するためにはループ文を走らせなければなりません。したがってすべての $k$ に対して $F(k)$ を計算して変換を完了させるためには、2 重のループ文を実行し、ループ文の中身を $N^2$ 回計算する必要があります。


このループ回数を劇的に減らしたアルゴリズムが、これから説明する高速フーリエ変換(FFT)です。FFT の登場により信号処理分野は大きく発展しました。


FFT は $N$ の素因数分解を使います。説明を簡単にするために 2 つの素数 $p,q$ により $N=pq$ となっている前提で話を進めましょう。


配列 $f,F$ のレコード数を、$p\times q$ の 2 次元配列と考えてみましょう。$p$ と $q$ のどちらを行と考えるかにより 2 通りの表現方法があります。

\begin{align}
j=qx_1+x_2,\ k=y_1+py_2
\end{align}

このような 2 次元配列として考えると $jk/N$ は以下のようになります。

\begin{align}
\dfrac{jk}{N}&=\dfrac{pqx_1y_2+qx_1y_1+px_2y_2+x_2y_1}{pq}\\
&=x_1y_2+\dfrac{x_1y_1}{p}+\dfrac{x_2y_2}{q}+\dfrac{x_2y_1}{pq}
\end{align}

これを指数関数の引数に代入すると

\begin{align}
e^{-2\pi ijk/N}&=e^{-2\pi ix_1y_2}e^{-2\pi i x_1y_1/p}e^{-2\pi ix_2(y_2/q+y_1/pq)}\\
&=e^{-2\pi ix_1y_1/p}e^{-2\pi ix_2(y_2/q+y_1/pq)}
\end{align}

$x_1y_2$ は整数であることと変数 $x_1,x_2$ の分離という点に注意して式を追ってみてください。変数分離によって DFT の総和計算も分離されます。

\begin{align}
F(y_1+py_2)&=\sum_{x_1=0}^{p-1}\sum_{x_2=0}^{q-1}f(qx_1+x_2)e^{-2\pi ix_1y_1/p}e^{-2\pi ix_2(y_2/q+y_1/pq)}\\
&=\sum_{x_2=0}^{q-1}\Big(\sum_{x_1=0}^{p-1}f(qx_1+x_2)e^{-2\pi ix_1y_1/p}\Big)e^{-2\pi ix_2(y_2/q+y_1/pq)}
\end{align}

変数分離によって計算量が減っていることに気が付くでしょうか。実際に数えてみましょう。内側のループ文はすべての $x_2,y_1$ に対して実行しなければならないため、計算回数は $pN$ です。外側のループ文に関しても同様にすべての $y_1,y_2$ に対して実行しなけれなならず、計算回数は $qN$ です。したがって合計で $(p+q)N$ 回の計算が必要になります。


DFT と FFT を比較すると $N$ の部分が $p+q$ になって減少していることが分ります。このことから更に $N$ の素因数分解が細かいほど高速化の効果は高い、すなわち $N$ が 2 の冪乗となる場合に最も高い高速化効果が得られることがわかります。


ご興味あれば $N$ が 2 の冪乗となる場合の FFT を勉強してみると良いでしょう。次回は FFT を用いた畳込み演算の高速化の話をします。(written by J.Nishigata)


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コーディングの工数削減よりも重要なこと