Tesi Robotica Algoritmi ed architetture per la risoluzione di... | Page 28

1.5. FILTRO DI SMOOTHING GAUSSIANO

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Anticipiamo le considerazini che svilupperemo nella prossima sezione con un’osservazione a nostro avviso molto importante. Studiando il kernel mostrato nell’esempio notiamo una certa simmetria nella sua costruzione: essa infatti risulta essere costituita da un ristretto numero di coe cienti che riscontriamo in
posizioni di erenti. Ciò ci suggerisce tutta una serie di considerazioni:
• Innanzitutto ci rendiamo conto che il kernel risulta essere ridondante, in
quanto i coe cienti nelle varie posizioni non sono indipendenti tra di loro
ma rispecchiano uno schema ben preciso, che è basato sulla forma della
gaussiana;
• Inoltre vengono ripetute diverse volte le medesime operazioni, con un
aggravio sul costo computazionale globale.
Forti di queste considerazioni procediamo con l’ottimizzazione dell’algoritmo.

1.5.5

Applicazione della proprietà di separabilità: filtro
1+1D

Cerchiamo di trovare una soluzione alla eccessiva complessità computazionale
evidenziate