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我的目标是能够在卤化物中模拟信号相关的高斯噪声。我有一个在 OpenCV 中构建的模型，我现在正在移植到 Halide。挑战在于 Halide 的随机数生成器不是正态分布的，因此我需要使用外部函数来产生噪声值。

该实现尝试使用 C++ 随机数生成器产生正态分布的噪声，使用 Halide Func 产生每个像素处噪声的信号相关标准偏差，然后将噪声添加到再噪声中的像素中。下面我展示了功能的布局。

// Note: This is an implementation of the noise model found in the paper below:
// "Noise measurement for raw-data of digital imaging sensors by 
// automatic segmentation of non-uniform targets"
float get_normal_dist_rand( float mean, float std_dev ) {
  std::default_random_engine generator;
  std::normal_distribution<float> distribution(mean,std_dev);
  float out = distribution(generator);
  return out;
}

Func make_get_std_dev( Func *in_func ) {
  Var x, y, c;
  float q = 0.0060;
  float p = 0.0500;
  // std_dev = q * sqrt(unnoised_pixel - p)
  Func get_std_dev("get_std_dev");
    get_std_dev(x,y,c) = q * sqrt( (*in_func)(x,y,c) - p );
  return get_std_dev;
}

Func make_renoise( Func *in_func, Func *std_dev ) {
  Var x, y, c;
  // Noise parameters
  // noised_pixel = unnoised_pixel + 
  //                  gaussian_rand( std_dev = q * sqrt(unnoised_pixel - p) )
  // q and p values do not vary between channels
  Func renoise("renoise");
    renoise(x,y,c) = (*in_func)(x,y,c) +  
                       get_normal_dist_rand(0,(*std_dev)(x,y,c));   
  return renoise;
}

这对我来说很有意义，但不幸的是，当我尝试编译时收到以下错误：

../common/pipe_stages.cpp: In function 'Halide::Func make_renoise(Halide::Func*, Halide::Func*)':
../common/pipe_stages.cpp:223:64: error: cannot convert 'std::enable_if<true, Halide::FuncRef>::type {aka Halide::FuncRef}' to 'float' for argument '2' to 'float get_normal_dist_rand(float, float)'
                        get_normal_dist_rand(0,(*std_dev)(x,y,c));  
                                                                ^

所以似乎 Func 的输出不能提供给 C++ 函数。我想这作为卤化物的限制是有道理的，但我并没有真正看到实现信号相关正态分布噪声的替代方案。是否有另一种方法可以在 Halide 中使用外部 C++ 函数？我见过人们谈论使用“extern”，但不幸的是，关于该功能的文档似乎很简单，我无法找到我需要的东西。

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您需要使用我们的一种外部机制来绑定到 C++ 代码。HalideExtern_* 是两者中较容易的一个，它可以让您一次调用一个随机数。唉 test/correctness/c_function.cpp 是直接的例子，这会有所帮助，但可能更清楚。

出于效率原因，我希望您一次请求一个随机数缓冲区。这可以通过 define_extern 机制来完成。C++ 函数必须参与边界推断，因此它涉及的更多一些。对此的测试是正确性/extern_producer.cpp。

我希望要么将我们的随机数转换为适当分布，要么在 Halide 中实现随机数生成算法是获得真正快速生产代码的正确方法，但这可能比你最初想要做的工作要多.

于 2016-10-14T00:03:15.920 回答
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您还可以使用 Halide 的 RNG 以及对高斯的二项式逼近：

Expr gaussian_random(Expr sigma) {
  return (random_float() + random_float() + random_float() - 1.5f) * 2 * sigma;
}

添加更多 randomFloat 实例以越来越接近真正的正态分布。

于 2016-10-14T01:04:39.810 回答