无符号字符图像上的快速高斯模糊 - ARM Neon Intrinsics - iOS Dev

Posted 2023-02-16

【中文标题】无符号字符图像上的快速高斯模糊 - ARM Neon Intrinsics - iOS Dev

【英文标题】：Fast Gaussian blur on unsigned char image- ARM Neon Intrinsics- iOS Dev

【发布时间】：2012-02-06 10:36:58

【问题描述】：

谁能告诉我使用 5x5 蒙版查找图像的高斯模糊的快速函数。我需要它用于 ios 应用程序开发。我正在直接处理定义为的图像的内存

unsigned char *image_sqr_Baseaaddr = (unsigned char *) malloc(noOfPixels);

for (row = 2; row < H-2; row++) 

    for (col = 2; col < W-2; col++) 
    
        newPixel = 0;
        for (rowOffset=-2; rowOffset<=2; rowOffset++)
        
            for (colOffset=-2; colOffset<=2; colOffset++) 
            
                rowTotal = row + rowOffset;
                colTotal = col + colOffset;
                iOffset = (unsigned long)(rowTotal*W + colTotal);
                newPixel += (*(imgData + iOffset)) * gaussianMask[2 + rowOffset][2 + colOffset];
            
        
        i = (unsigned long)(row*W + col);
        *(imgData + i) = newPixel / 159;
    

这显然是可能的最慢的功能。我听说 iOS 上的 ARM Neon 内部函数可用于在 1 个周期内进行多个操作。也许这就是要走的路？

问题是我不是很熟悉，目前没有足够的时间学习汇编语言。因此，如果有人可以针对上述问题发布 Neon 内部代码或任何其他 C/C++ 中的快速实现，那就太好了。

【参考方案1】：

在使用 NEON 进行 SIMD 优化之前，您应该首先改进您的标量实现。就目前而言，您的代码的最大问题是它被实现为好像它是一个不可分离的滤波器，而高斯内核是可分离的。通过切换到可分离的实现，您可以将操作数从 N^2 减少到 2N，在您的 5x5 内核的情况下，这将是从 25 次乘加减少到 10 次，即只需很少的努力即可将速度提高 2.5 倍。

充分优化的标量实现可能会满足您的需求，而无需求助于 SIMD。如果没有，那么您至少可以将这些标量优化转移到矢量化实现中。

---

http://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur

http://blogs.mathworks.com/steve/2006/11/28/separable-convolution-part-2/

【讨论】：

那么如何将我的 5x5 2D 蒙版转换为两个 1D 蒙版？？

我在上面添加了一些有用的链接

【参考方案2】：

如 Paul R 所述，分离您的内核。 不要重新发明***。使用 vImage，它是 Accelerate 框架的一部分，并为您实现矢量化的多线程卷积。具体来说，您似乎想要函数vImageConvolve_Planar8。

【讨论】：

+1 for vImage 如果这只是一个 iOS（可能还有 OS X）解决方案