图像缩放算法（上篇）

图像缩放算法（上篇）

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转载别人的，但是这篇文章写得确实太好了，所以想分享出来。

原文地址：http://blog.chinaunix.net/uid-22915173-id-2185545.html

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

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800600缩放到1024768; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快

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//Windows GDI相关函数参考速度:
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// BitBlt 544.7 fps //is copy 800600 to 800600
// BitBlt 331.6 fps //is copy 10241024 to 10241024
// StretchBlt 232.7 fps //is zoom 800600 to 10241024
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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=DxSW/DW Sy=DySH/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.WidthSrc.Height的图片缩放到Dst.WidthDst.Height的区域中

void PicZoom0(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.height)) return;
for (long x=0;x
{

for (long y=0;y
{

long srcx=(xSrc.width/Dst.width);
long srcy=(ySrc.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 ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.height)) return;
for (long y=0;y
{

for (long x=0;x
{

long srcx=(xSrc.width/Dst.width);
long srcy=(ySrc.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 ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.height)) return;
//函数能够处理的最大图片尺寸6553665536
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< span ><>
for (unsigned long y=0;y
{
for (unsigned long x=0;x
{
unsigned long srcx=(xxrIntFloat_16)>>16;
unsigned long srcy=(yyrIntFloat_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 ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.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
{
TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*(srcy_16>>16)));
unsigned long srcx_16=0;
for (unsigned long x=0;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 ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.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
{
TARGB32* pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_width*((
long)srcy)));
/**//*
double srcx=0;
for (unsigned long x=0;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 //st0xrFloat
asm fldz //st00 st1xrFloat
unsigned long srcx=0;
for (long x=0;x
{
asm fist dword ptr srcx
//srcx=(long)st0
pDstLine[x]=pSrcLine[srcx];
asm fadd st,st(1) //st0+=st1 st1xrFloat
}
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 ( (0Dst.width)||(0Dst.height)
||(0Src.width)||(0Src.height)) return;
unsigned long dst_width=Dst.width;
unsigned long* SrcX_Table = new unsigned long[dst_width];
for (unsigned long x=0;x< span >//生成表 SrcX_Table
{
SrcX_Table[x]=(x*Src.width/Dst.width);
}

TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
for (unsigned long y=0;y
{
unsigned
long srcy=(ySrc.height/Dst.height);
TARGB32 pSrcLine=((TARGB32*)((TUInt8*)Src.pdata+Src.byte_widthsrcy));
for (unsigned long x=0;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
{
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+eax4]
shr ebx,16 //srcx_16>>16
PUNPCKlDQ mm0,[esi+ebx4]
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+eax4]
shr ebx,16 //srcx_16>>16
PUNPCKlDQ mm1,[esi+ebx4]
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+ecx4]
neg ecx
StartBorder:
mov eax,ebx
shr eax,16 //srcx_16>>16
mov eax,[esi+eax4]
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 #include
//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/44;
for (unsigned long y=0;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
{
__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
{
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 800600 to 1024768
//==============================================================================
// BitBlt 544.7 fps //is copy 800600 to 800600
// BitBlt 331.6 fps //is copy 10241024 to 10241024
// StretchBlt 232.7 fps //is zoom 800600 to 10241024
//
// 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:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: Intel Core2 4400(2.00G) zoom 800600 to 1024768
//==============================================================================
// 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
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////