<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1">
<META content="MSHTML 6.00.6000.17063" name=GENERATOR></HEAD>
<BODY>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010>Hi,</SPAN></FONT></DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010></SPAN></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010>Yes, that was my idea too... unfortunately the discrete 
Gaussian filter is even 3 times slower than the recursive 
one.</SPAN></FONT></DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010>Anyway, thanks a lot,</SPAN></FONT></DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010></SPAN></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010>Andreas</SPAN></FONT></DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010></SPAN></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010></SPAN></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV dir=ltr align=left><FONT face=Arial color=#0000ff size=2><SPAN 
class=004083116-16062010></SPAN></FONT>&nbsp;</DIV><BR>
<DIV class=OutlookMessageHeader lang=de dir=ltr align=left>
<HR tabIndex=-1>
<FONT face=Tahoma size=2><B>Von:</B> Sergio Vera [mailto:sergio.vera@alma3d.com] 
<BR><B>Gesendet:</B> Mittwoch, 16. Juni 2010 17:10<BR><B>An:</B> Merrem, 
Andreas<BR><B>Cc:</B> Bill Lorensen; insight-users@itk.org<BR><B>Betreff:</B> 
Re: [Insight-users] Smoothing Vector Images<BR></FONT><BR></DIV>
<DIV></DIV>
<DIV>Hello</DIV>Extracted from the itk doxygen documentation:
<DIV><BR></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><I>As compared 
to&nbsp;</I><A class=el 
title="Blurs an image by separable convolution with discrete gaussian kernels. This filter..." 
style="COLOR: rgb(26,65,168); TEXT-DECORATION: none" 
href="http://www.itk.org/Doxygen318/html/classitk_1_1DiscreteGaussianImageFilter.html"><I>itk::DiscreteGaussianImageFilter</I></A><I>, 
this filter (</I></SPAN><I>RecursiveGaussianImageFilter)&nbsp;</I><SPAN 
class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><I>tends to be faster 
for large kernels, and it can take the derivative of the blurred image in one 
step.&nbsp;</I></SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><BR></SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif">so if you are using 
smaller sigmas and hence, smaller&nbsp;Gaussians, DiscreteGaussianImageFilter 
may result in faster execution time.</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><BR></SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif">And now I'm 
speculating but my guess is that 1 second to perform 3x256x256x22 convolutions 
is not dramatically slow (it seems reasonable, as those represents more than 4 
millions of convolution operations), but i don't know if it can be done much 
more faster.</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-SIZE: 14px; FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><BR></SPAN></DIV>
<DIV><SPAN class=Apple-style-span 
style="FONT-SIZE: 14px; FONT-FAMILY: Geneva, Arial, Helvetica, sans-serif"><BR></SPAN></DIV>
<DIV><BR>
<DIV class=gmail_quote>On Wed, Jun 16, 2010 at 3:41 PM, Merrem, Andreas <SPAN 
dir=ltr>&lt;<A 
href="mailto:andreas.merrem@medma.uni-heidelberg.de">andreas.merrem@medma.uni-heidelberg.de</A>&gt;</SPAN> 
wrote:<BR>
<BLOCKQUOTE class=gmail_quote 
style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">Hi 
  Bill and Sergio,<BR><BR>Thank you for your answers.<BR><BR>I tried using nth 
  element adaptors and the VectorIndexSelectionCastImageFilter, but it doesn't 
  make it faster, what takes time is really the smoothing itself (as you already 
  expected).<BR><BR>Yes, I built both the itk library and the application in 
  release mode. Do you think a second is a reasonable amount of time for 
  smoothing 3 image volumes of size 256*256*22?<BR><BR>If anyone knows a 
  smoothing filter that does Gaussian smoothing and works faster than the itk 
  recursive filter (perhaps something in frequency space) that would be a great 
  help.<BR><BR><BR><BR><BR><BR>-----Ursprüngliche Nachricht-----<BR>Von: Bill 
  Lorensen [mailto:<A 
  href="mailto:bill.lorensen@gmail.com">bill.lorensen@gmail.com</A>]<BR>Gesendet: 
  Dienstag, 15. Juni 2010 20:12<BR>An: Merrem, Andreas<BR>Cc: Luis Ibanez; <A 
  href="mailto:insight-users@itk.org">insight-users@itk.org</A><BR>Betreff: Re: 
  [Insight-users] Smoothing Vector Images<BR>
  <DIV>
  <DIV></DIV>
  <DIV class=h5><BR>First question: are you building ITK and your app with 
  Release?<BR><BR>On Tue, Jun 15, 2010 at 11:34 AM, Merrem, Andreas &lt;<A 
  href="mailto:andreas.merrem@medma.uni-heidelberg.de">andreas.merrem@medma.uni-heidelberg.de</A>&gt; 
  wrote:<BR>&gt; Hi Luis, hi everyone,<BR>&gt;<BR>&gt; I am trying to smooth 3D 
  image volumes of size 256 * 256 * 22 pixels,<BR>&gt; in which each pixel 
  contains a 3 dimensional itk::CovariantVector. The<BR>&gt; vector components 
  should be smoothed independently over the whole<BR>&gt; volume. My current 
  solution is to first copy the 3 vector components<BR>&gt; in each pixel 
  into<BR>&gt; 3 separate images with pixel type float, then use the<BR>&gt; 
  itk::RecursiveGaussianImageFilter for smoothing on all 3 images, and<BR>&gt; 
  finally copy the pixel values of the smoothed images back into the<BR>&gt; 
  covariant vector image.<BR>&gt;<BR>&gt; My problem is that this procedure 
  takes about one second. As a part of<BR>&gt; a registration program, this 
  leads to extremely slow registration<BR>&gt; (about 10 minutes for one 
  256*256*22 dicom volume). Is there a way to<BR>&gt; use less memory by 
  avoiding the copying, or do you know a different,<BR>&gt; faster technique of 
  applying a Gaussian filter?<BR>&gt;<BR>&gt; Thanks a lot,<BR>&gt;<BR>&gt; 
  Andreas<BR>&gt;<BR>&gt; _____________________________________<BR>&gt; Powered 
  by <A href="http://www.kitware.com" 
  target=_blank>www.kitware.com</A><BR>&gt;<BR>&gt; Visit other Kitware 
  open-source projects at<BR>&gt; <A 
  href="http://www.kitware.com/opensource/opensource.html" 
  target=_blank>http://www.kitware.com/opensource/opensource.html</A><BR>&gt;<BR>&gt; 
  Kitware offers ITK Training Courses, for more information visit:<BR>&gt; <A 
  href="http://www.kitware.com/products/protraining.html" 
  target=_blank>http://www.kitware.com/products/protraining.html</A><BR>&gt;<BR>&gt; 
  Please keep messages on-topic and check the ITK FAQ at:<BR>&gt; <A 
  href="http://www.itk.org/Wiki/ITK_FAQ" 
  target=_blank>http://www.itk.org/Wiki/ITK_FAQ</A><BR>&gt;<BR>&gt; Follow this 
  link to subscribe/unsubscribe:<BR>&gt; <A 
  href="http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users" 
  target=_blank>http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users</A><BR>&gt;<BR>&gt;<BR>_____________________________________<BR>Powered 
  by <A href="http://www.kitware.com" 
  target=_blank>www.kitware.com</A><BR><BR>Visit other Kitware open-source 
  projects at<BR><A href="http://www.kitware.com/opensource/opensource.html" 
  target=_blank>http://www.kitware.com/opensource/opensource.html</A><BR><BR>Kitware 
  offers ITK Training Courses, for more information visit:<BR><A 
  href="http://www.kitware.com/products/protraining.html" 
  target=_blank>http://www.kitware.com/products/protraining.html</A><BR><BR>Please 
  keep messages on-topic and check the ITK FAQ at:<BR><A 
  href="http://www.itk.org/Wiki/ITK_FAQ" 
  target=_blank>http://www.itk.org/Wiki/ITK_FAQ</A><BR><BR>Follow this link to 
  subscribe/unsubscribe:<BR><A 
  href="http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users" 
  target=_blank>http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users</A><BR></DIV></DIV></BLOCKQUOTE></DIV><BR><BR 
clear=all><BR>-- <BR>Sergio Vera<BR><BR>Alma IT Systems<BR>C/ Vilana, 4B, 4º 
1ª<BR>08022 Barcelona<BR>T. (+34) 932 380 592<BR><A 
href="http://www.alma3d.com">www.alma3d.com</A><BR></DIV></BODY></HTML>