Frangi 滤波 Hessain矩阵 python pytorch gpu cuda 加速实现
Hessian矩阵在图像处理中有着广泛的应用：其中在图像分割领域，包括边缘检测、纹理分析等；在图像增强领域，包括边缘增强、边缘消除等。有别于广为人知的Sobel、Canny等一阶算法，基于Hessian矩阵能够得到图像二阶结果，这将帮助我们深入分析图像本质。先挖个坑，之后慢慢写。
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先挖个坑，之后慢慢写
1.痛点
这个Frangi主要是针对处理2D图像的，原理啥的，我就不讲了，网上有很多文章，慢慢去看。
最早能找到的Frangi滤波算法应该是Matlab里面的，很多早一些的论文中的Frangi滤波算法多是基于此版。
也有一些C++版本的，python版的也有，但是无一例处都有一个巨大的缺点，那就是处理速度太慢了。
问题在于Hessain矩阵的求取，详细描述是，算法中采用了高斯滤波替代了像素灰度值二阶微分的计算，网络流传的众多版本中都是如此理的。但在进行高斯滤波（卷积过程）的时候都是用For循环去处理的。还要进行多尺度的滤波，真的是慢上加慢了。
2.解决方法
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3.原码解释
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