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Neon を使用して画像をダウンサンプリングしようとしています。そこで、neon を使用して 2 つの画像を減算する関数を作成して、neon を実行しようとしましたが、成功しました。ここで、neon 組み込み関数を使用して双一次補間を作成するために戻ってきました。現在、1 行と 1 列から 4 ピクセルを取得し、4 ピクセルから補間値 (グレー) を計算するか、1 行と 1 列から 8 ピクセルから可能であれば、2 つの問題があります。考えてみたのですが、そもそもアルゴリズムを書き直した方がいいのでしょうか？

void resizeBilinearNeon( uint8_t *src, uint8_t *dest,  float srcWidth,  float srcHeight,  float destWidth,  float destHeight)
{

    int A, B, C, D, x, y, index;

       float x_ratio = ((float)(srcWidth-1))/destWidth ;
       float y_ratio = ((float)(srcHeight-1))/destHeight ;
       float x_diff, y_diff;

       for (int i=0;i<destHeight;i++) {
          for (int j=0;j<destWidth;j++) {
               x = (int)(x_ratio * j) ;
               y = (int)(y_ratio * i) ;
               x_diff = (x_ratio * j) - x ;
               y_diff = (y_ratio * i) - y ;
               index = y*srcWidth+x ;

               uint8x8_t pixels_r = vld1_u8 (src[index]);
               uint8x8_t pixels_c = vld1_u8 (src[index+srcWidth]);

               // Y = A(1-w)(1-h) + B(w)(1-h) + C(h)(1-w) + Dwh
               gray = (int)(
                           pixels_r[0]*(1-x_diff)*(1-y_diff) +  pixels_r[1]*(x_diff)*(1-y_diff) +
                           pixels_c[0]*(y_diff)*(1-x_diff)   +  pixels_c[1]*(x_diff*y_diff)
                           ) ;

               dest[i*w2 + j] = gray ;
           }
  }
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Neon は、バイリニア フィルタリングを使用して任意の比率でダウンサンプリングするのに役立ちます。重要なのは、vtbl.8 命令を巧みに使用することです。これにより、事前にロードされた配列から 8 つの連続する宛先ピクセルに対して並列ルックアップ テーブルを実行できます。

 d0 = a [b] c [d] e [f]  g  h, d1 =  i  j  k  l  m  n  o  p 
 d2 = q  r  s  t  u  v  [w] x, d3 = [y] z [A] B [C][D] E  F ...
 d4 = G  H  I  J  K  L   M  N, d5 =  O  P  Q  R  S  T  U  V ...

括弧内のピクセルの分数位置を簡単に計算できます。

 [b] [d] [f] [w] [y] [A] [C] [D],  accessed with vtbl.8 d6, {d0,d1,d2,d3}
 The row below would be accessed with            vtbl.8 d7, {d2,d3,d4,d5}

vadd.8 d6、d30 をインクリメントします。with d30 = [1 1 1 1 1 ... 1] は、原点などの右側のピクセルのルックアップ インデックスを提供します。

2 つの行からピクセルを取得する理由は、それが可能であり、必要に応じてこのメソッドを使用してわずかな歪みを実装できることを示す以外にありません。

lanzcos などを使用するリアルタイム アプリケーションでは、少しやり過ぎになる可能性がありますが、NEON を使用すると実現可能です。より大きな因子のダウンサンプリングにはもちろん (重い) フィルタリングが必要ですが、繰り返し平均化と 2:1 のデシメーションを行い、最後に分数サンプリングを使用するだけで簡単に実現できます。

書き込む 8 つの連続するピクセルについて、ベクトルを計算できます。 

  x_positions = (X + [0 1 2 3 4 5 6 7]) * source_width / target_width;
  y_positions = (Y + [0 0 0 0 0 0 0 0]) * source_height / target_height;

  ptr = to_int(x_positions) + y_positions * stride;
  x_position += (ptr & 7); // this pointer arithmetic goes only for 8-bit planar
  ptr &= ~7;               // this is to adjust read pointer to qword alignment

  vld1.8 {d0,d1}, [r0]
  vld1.8 {d2,d3], [r0], r2 // wasn't this possible? (use r2==stride)

  d4 = int_part_of (x_positions);
  d5 = d4 + 1;
  d6 = fract_part_of (x_positions);
  d7 = fract_part_of (y_positions);

  vtbl.8 d8,d4,{d0,d1}  // read top row
  vtbl.8 d9,d5,{d0,d1}  // read top row +1
  MIX(d8,d9,d6)             // horizontal mix of ptr[] & ptr[1]
  vtbl.8 d10,d4,{d2,d3} // read bottom row
  vtbl.8 d11,d5,{d2,d3} // read bottom row
  MIX(d10,d11,d6)           // horizontal mix of ptr[1024] & ptr[1025]
  MIX(d8,d10,d7)

  // MIX (dst, src, fract) is a macro that somehow does linear blending
  // should be doable with ~3-4 instructions

整数部分を計算するには、8.8 ビットの解像度を使用して (実際には 666+[0 1 2 3 .. 7] を計算する必要はありません)、すべての中間結果を simd レジスターに保持するだけで十分です。

免責事項 -- これは概念的な疑似 c / ベクトル コードです。SIMD では、最適化する必要がある 2 つの並列タスクがあります。必要な算術演算の最小量と、不要なデータのシャッフル/コピーを最小限に抑える方法です。この点でも、3 つのレジスタを使用する NEON アプローチは、SSE よりも本格的な DSP に適しています。2 つ目は乗算命令の量であり、3 つ目はインターリーブ命令の利点です。

于 2013-03-19T16:10:05.987 に答える
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@MarkRansom は、最近傍対 2x2 双一次補間について正しくありません。4 ピクセルを使用するバイリニアは、最近傍よりも優れた出力を生成します。適切な数のピクセル (> 2:1 でスケーリングする場合は 4 以上) を平均化すると、さらに良い出力が生成されるという彼の意見は正しいです。ただし、スケーリングが整数比で行われない限り、NEON は画像のダウンサンプリングには役立ちません。

NEON およびその他の SIMD 命令セットの最大の利点は、同じ操作を使用して一度に 8 または 16 ピクセルを処理できることです。個々の要素にそのままアクセスすると、SIMD の利点がすべて失われます。もう 1 つの問題は、NEON から ARM レジスタにデータを移動する操作が遅いことです。イメージのダウンサンプリングは、GPU または最適化された ARM 命令によって行うのが最適です。

于 2013-03-19T14:46:34.107 に答える