(转)图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放上篇近邻取样插值和其速度优化

来源：互联网发布：网络精灵国语版编辑：程序博客网时间：2024/05/01 12:13

图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放上篇近邻取样插值和其速度优化
HouSisong@GMail.com 2006.11.22

(2009.03.07 可以到这里下载缩放算法的完整的可以编译的项目源代码: http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/07/3967270.aspx )

( 2007.06.06 更新测试数据,编译器由vc6改为vc2005,CPU由赛扬2G改为AMD64x2 4200+(2.1G) )

(2007.01.02更新)

tag:图像缩放,速度优化,定点数优化,近邻取样插值,二次线性插值,三次线性插值,
MipMap链,三次卷积插值,MMX,SSE,SSE2,CPU缓存优化

摘要:首先给出一个基本的图像缩放算法，然后一步一步的优化其速度和缩放质量；

高质量的快速的图像缩放全文分为:
     上篇近邻取样插值和其速度优化
     中篇二次线性插值和三次卷积插值
     下篇三次线性插值和MipMap链
     补充使用SSE2优化

正文：

为了便于讨论，这里只处理32bit的ARGB颜色；
代码使用C++;涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vc2005;
为了代码的可读性,没有加入异常处理代码;
测试使用的CPU为AMD64x2 4200+(2.37G) 和 Intel Core2 4400(2.00G);

速度测试说明:
只测试内存数据到内存数据的缩放
测试图片都是800*600缩放到1024*768; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//Windows GDI相关函数参考速度:
//==============================================================================
// BitBlt             544.7 fps //is copy 800*600 to 800*600
// BitBlt             331.6 fps //is copy 1024*1024 to 1024*1024
// StretchBlt         232.7 fps //is zoom 800*600 to 1024*1024
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

A: 首先定义图像数据结构:

#define asm __asm

typedef unsigned char TUInt8; // [0..255]
struct TARGB32      //32 bit color
{
    TUInt8  B,G,R,A;          // A is alpha
};

struct TPicRegion  //一块颜色数据区的描述，便于参数传递
{
    TARGB32*    pdata;         //颜色数据首地址
    long        byte_width;    //一行数据的物理宽度(字节宽度)；
                //abs(byte_width)有可能大于等于width*sizeof(TARGB32);
    long        width;         //像素宽度
    long        height;        //像素高度
};

//那么访问一个点的函数可以写为：
inline TARGB32& Pixels(const TPicRegion& pic,const long x,const long y)
{
    return ( (TARGB32*)((TUInt8*)pic.pdata+pic.byte_width*y) )[x];
}

B: 缩放原理和公式图示:

缩放后图片原图片
(宽DW,高DH) (宽SW,高SH)

(Sx-0)/(SW-0)=(Dx-0)/(DW-0) (Sy-0)/(SH-0)=(Dy-0)/(DH-0)
=> Sx=Dx*SW/DW Sy=Dy*SH/DH

C: 缩放算法的一个参考实现

//给出一个最简单的缩放函数(插值方式为近邻取样,而且我“尽力”把它写得慢一些了:D)
//Src.PColorData指向源数据区,Dst.PColorData指向目的数据区
//函数将大小为Src.Width*Src.Height的图片缩放到Dst.Width*Dst.Height的区域中

void PicZoom0(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    for (long x=0;x<Dst.width;++x)
    {
        for (long y=0;y<Dst.height;++y)
        {
            long srcx=(x*Src.width/Dst.width);
            long srcy=(y*Src.height/Dst.height);
            Pixels(Dst,x,y)=Pixels(Src,srcx,srcy);
        }
    }
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom0 19.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

D: 优化PicZoom0函数

a.PicZoom0函数并没有按照颜色数据在内存中的排列顺序读写(内部循环递增y行
索引)，将造成CPU缓存预读失败和内存颠簸导致巨大的性能损失,(很多硬件都有这种特性,
包括缓存、内存、显存、硬盘等,优化顺序访问，随机访问时会造成巨大的性能损失)
所以先交换x,y循环的顺序:

void PicZoom1(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    for (long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        for (long x=0;x<Dst.width;++x)
        {
            long srcx=(x*Src.width/Dst.width);
            long srcy=(y*Src.height/Dst.height);
            Pixels(Dst,x,y)=Pixels(Src,srcx,srcy);
        }
    }
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom1 30.1 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

b.“(x*Src.Width/Dst.Width)”表达式中有一个除法运算，它属于很慢的操作(比一般
的加减运算慢几十倍!),使用定点数的方法来优化它；

void PicZoom2(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    //函数能够处理的最大图片尺寸65536*65536
    unsigned long xrIntFloat_16=(Src.width<<16)/Dst.width+1; //16.16格式定点数
    unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1; //16.16格式定点数

//可证明: (Dst.width-1)*xrIntFloat_16<Src.width成立

    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        for (unsigned long x=0;x<Dst.width;++x)
        {
            unsigned long srcx=(x*xrIntFloat_16)>>16;
            unsigned long srcy=(y*yrIntFloat_16)>>16;
            Pixels(Dst,x,y)=Pixels(Src,srcx,srcy);
        }
    }

}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom2 185.8 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

c. 在x的循环中y一直不变，那么可以提前计算与y相关的值; 1.可以发现srcy的值和x变量无关，可以提前到x轴循环之前；2.展开Pixels函数，优化与y相关的指针计算；

void PicZoom3(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    unsigned long xrIntFloat_16=(Src.width<<16)/Dst.width+1;
    unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1;

    unsigned long dst_width=Dst.width;
    TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
    unsigned long srcy_16=0;
    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*(srcy_16>>16)));
        unsigned long srcx_16=0;
        for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
        {
            pDstLine[x]=pSrcLine[srcx_16>>16];
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
        }
        srcy_16+=yrIntFloat_16;
        ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
    }
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom3 414.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

d.定点数优化使函数能够处理的最大图片尺寸和缩放结果(肉眼不可察觉的误差)受到了一
定的影响,这里给出一个使用浮点运算的版本,可以在有这种需求的场合使用:

void PicZoom3_float(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    //注意: 该函数需要FPU支持
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    double xrFloat=1.000000001/((double)Dst.width/Src.width);
    double yrFloat=1.000000001/((double)Dst.height/Src.height);

    unsigned short RC_Old;
    unsigned short RC_Edit;
    asm  //设置FPU的取整方式  为了直接使用fist浮点指令
    {
        FNSTCW  RC_Old             // 保存协处理器控制字,用来恢复
        FNSTCW  RC_Edit            // 保存协处理器控制字,用来修改
        FWAIT
        OR      RC_Edit, 0x0F00    // 改为 RC=11  使FPU向零取整
        FLDCW   RC_Edit            // 载入协处理器控制字,RC场已经修改
    }

    unsigned long dst_width=Dst.width;
    TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
    double srcy=0;
    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*((long)srcy)));
        /**//*
        double srcx=0;
        for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
        {
            pDstLine[x]=pSrcLine[(unsigned long)srcx];//因为默认的浮点取整是一个很慢
                                     //的操作! 所以才使用了直接操作FPU的内联汇编代码。
            srcx+=xrFloat;
        }*/
        asm fld       xrFloat            //st0==xrFloat
        asm fldz                         //st0==0   st1==xrFloat
        unsigned long srcx=0;
        for (long x=0;x<dst_width;++x)
        {
            asm fist dword ptr srcx      //srcx=(long)st0
            pDstLine[x]=pSrcLine[srcx];
            asm fadd  st,st(1)           //st0+=st1   st1==xrFloat
        }
        asm fstp      st
        asm fstp      st

        srcy+=yrFloat;
        ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
    }

    asm  //恢复FPU的取整方式
    {
        FWAIT
        FLDCW   RC_Old
    }
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom3_float 286.2 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

e.注意到这样一个事实:每一行的缩放比例是固定的;那么可以预先建立一个缩放映射表格
来处理缩放映射算法(PicZoom3_Table和PicZoom3_float的实现等价);

void PicZoom3_Table(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    unsigned long dst_width=Dst.width;
    unsigned long* SrcX_Table = new unsigned long[dst_width];
    for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)//生成表 SrcX_Table
    {
        SrcX_Table[x]=(x*Src.width/Dst.width);
    }

    TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        unsigned long srcy=(y*Src.height/Dst.height);
        TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*srcy));
        for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
            pDstLine[x]=pSrcLine[SrcX_Table[x]];
        ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
    }

    delete [] SrcX_Table;
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom3_Table 390.1 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

f.为了加快缩放，可以采用根据缩放比例动态生成函数的方式来得到更快的缩放函数；这
有点像编译器的工作原理；要实现它需要的工作量比较大(或比较晦涩)就不再实现了；
(动态生成是一种不错的思路，但个人觉得对于缩放，实现它的必要性不大)

g.现代CPU中，在读取数据和写入数据时，都有自动的缓存机制；很容易知道，算法中生
成的数据不会很快再次使用，所以不需要写入缓存的帮助；在SSE指令集中增加了movntq
等指令来完成这个功能；
(尝试过利用CPU显式prefetcht0、prefetchnta预读指令或直接的mov读取指令等速度反
而略有下降:( 但预读在copy算法中速度优化效果很明显 )

void PicZoom3_SSE(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
    //警告: 函数需要CPU支持MMX和movntq指令
    if (  (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
        ||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
    unsigned long xrIntFloat_16=(Src.width<<16)/Dst.width+1;
    unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1;

    unsigned long dst_width=Dst.width;
    TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
    unsigned long srcy_16=0;
    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*(srcy_16>>16)));

        asm
        {
            push      ebp
            mov       esi,pSrcLine
            mov       edi,pDstLine
            mov       edx,xrIntFloat_16
            mov       ecx,dst_width
            xor       ebp,ebp           //srcx_16=0

            and    ecx, (not 3)    //循环4次展开
            TEST   ECX,ECX   //nop
            jle    EndWriteLoop

            lea       edi,[edi+ecx*4]
            neg       ecx

              //todo: 预读

                WriteLoop:
                        mov       eax,ebp
                        shr       eax,16            //srcx_16>>16
                        lea       ebx,[ebp+edx]
                        movd      mm0,[esi+eax*4]
                        shr       ebx,16            //srcx_16>>16
                        PUNPCKlDQ mm0,[esi+ebx*4]
                        lea       ebp,[ebp+edx*2]

                        // movntq qword ptr [edi+ecx*4], mm0  //不使用缓存的写入指令
                        asm _emit 0x0F asm _emit 0xE7 asm _emit 0x04 asm _emit 0x8F

                        mov       eax,ebp
                        shr       eax,16            //srcx_16>>16
                        lea       ebx,[ebp+edx]
                        movd      mm1,[esi+eax*4]
                        shr       ebx,16            //srcx_16>>16
                        PUNPCKlDQ mm1,[esi+ebx*4]
                        lea       ebp,[ebp+edx*2]

                        // movntq qword ptr [edi+ecx*4+8], mm1 //不使用缓存的写入指令
                        asm _emit 0x0F asm _emit 0xE7 asm _emit 0x4C asm _emit 0x8F asm _emit 0x08

                        add ecx, 4
                        jnz WriteLoop

                        //sfence //刷新写入
                        asm _emit 0x0F asm _emit 0xAE asm _emit 0xF8
                        emms
                EndWriteLoop:

            mov    ebx,ebp
            pop    ebp

            //处理边界  循环次数为0,1,2,3；(这个循环可以展开,做一个跳转表,略)
            mov    ecx,dst_width
            and    ecx,3
            TEST   ECX,ECX
            jle    EndLineZoom

            lea       edi,[edi+ecx*4]
            neg       ecx
      StartBorder:
            mov       eax,ebx
            shr       eax,16            //srcx_16>>16
            mov       eax,[esi+eax*4]
            mov       [edi+ecx*4],eax
            add       ebx,edx

            inc       ECX
            JNZ       StartBorder
      EndLineZoom:
        }

        //
        srcy_16+=yrIntFloat_16;
        ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
    }
}

//=====================================================================

//鉴于有读者反映汇编代码阅读困难，这里给出一个使用intel提供的函数调用方式的实现，
//读者可以相互对照来阅读代码
//要编译PicZoom3_SSE_mmh,需要#include <mmintrin.h> #include <xmmintrin.h>
//并且需要编译器支持
//函数PicZoom3_SSE_mmh速度为 593.7 fps

void PicZoom3_SSE_mmh(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
//警告: 函数需要CPU支持MMX和movntq指令

if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;

unsigned long xrIntFloat_16=(Src.width<<16)/Dst.width+1;
unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1;

    unsigned long dst_width=Dst.width;
    TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
    unsigned long srcy_16=0;
    unsigned long for4count=dst_width/4*4;
    for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
    {
        TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*(srcy_16>>16)));
        unsigned long srcx_16=0;
        unsigned long x;
        for (x=0;x<for4count;x+=4)//循环4次展开
        {
            __m64 m0=_m_from_int(*(int*)(&pSrcLine[srcx_16>>16]));
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
            m0=_m_punpckldq(m0, _m_from_int(*(int*)(&pSrcLine[srcx_16>>16])) );
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
            __m64 m1=_m_from_int(*(int*)(&pSrcLine[srcx_16>>16]));
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
            m1=_m_punpckldq(m1, _m_from_int(*(int*)(&pSrcLine[srcx_16>>16])) );
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
            _mm_stream_pi((__m64 *)&pDstLine[x],m0); //不使用缓存的写入指令
            _mm_stream_pi((__m64 *)&pDstLine[x+2],m1); //不使用缓存的写入指令
        }
        for (x=for4count;x<dst_width;++x)//处理边界
        {
            pDstLine[x]=pSrcLine[srcx_16>>16];
            srcx_16+=xrIntFloat_16;
        }
        srcy_16+=yrIntFloat_16;
        ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
    }
    _m_empty();
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom3_SSE 711.7 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

E: 缩放效果图：

原图放大图(x轴放大8倍,y轴放大12倍)

原图缩小图(缩小到0.66倍) 放大图(放大到1.6倍)

F: 把测试成绩放在一起：

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: AMD64x2 4200+(2.1G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// BitBlt             544.7 fps //is copy 800*600 to 800*600
// BitBlt             331.6 fps //is copy 1024*1024 to 1024*1024
// StretchBlt         232.7 fps //is zoom 800*600 to 1024*1024
//
// PicZoom0            19.4 fps
// PicZoom1            30.1 fps
// PicZoom2           185.8 fps
// PicZoom3           414.4 fps
// PicZoom3_float     286.2 fps
// PicZoom3_Table     390.1 fps
// PicZoom3_SSE       711.7 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

补充Intel Core2 4400上的测试成绩:
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//CPU: Intel Core2 4400(2.00G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// PicZoom0            15.0 fps
// PicZoom1            63.9 fps
// PicZoom2           231.2 fps
// PicZoom3           460.5 fps
// PicZoom3_float     422.5 fps
// PicZoom3_Table     457.6 fps
// PicZoom3_SSE      1099.7 fps
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转自：http://blog.csdn.net/housisong/article/details/1404896

原文下方的评论也不错

(转)图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放 上篇 近邻取样插值和其速度优化

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