近邻取样插值和其速度优化

       本文的主要内容转载自博客 《图像缩放算法 》或《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》，将其中的代码改写在自己的机器上进行实际测试，从而更加体会到代码优化的意义及方向。 正文说明：
       为了便于讨论，这里只处理24bit的RGB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vs2010； 为了代码的可读性，没有加入异常处理代码 测试环境：
Intel(R) Core(TM) i5-3570 CPU @3.40GHz  3.80GHz
测试说明： 只测试内存数据到内存数据的缩放

缩放原理和公式图示:
 第一个缩放函数： 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。 函数将大小为 srcWidth x srcHeight的图片缩放到 dstWidth x dst.Height的区域中。      第二个缩放函数： 第一个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：
  第三个缩放函数： x*srcWidth / dstWidth 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!)，使用定点数来优化它：    第四个缩放函数： 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）优化与y相关的指针计算。    第五个缩放函数：          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:      第六个缩放函数： 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。   针对以上六个缩放函数，对三幅图片进行不同大小的缩放，得到的测试数据如下：

总结

以上是生活随笔为你收集整理的近邻取样插值和其速度优化的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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