轉自：http://blog.csdn.net/qq_21792169/article/details/51020005
版權聲明：本文為Linux_Google原創文章，轉載請加上原創鏈接。
高質量的快速的圖像縮放 全文 分為:
上篇 近鄰取樣插值和其速度優化
中篇 二次線性插值和三次卷積插值
下篇 三次線性插值和MipMap鏈
正文：
為了便於討論，這里只處理32bit的ARGB顏色；
代碼使用C++;涉及到匯編優化的時候假定為x86平台;使用的編譯器為vc2005;
為了代碼的可讀性,沒有加入異常處理代碼;
測試使用的CPU為AMD64x2 4200+(2.37G) 和 Intel Core2 4400(2.00G);
速度測試說明:
只測試內存數據到內存數據的縮放
測試圖片都是800*600縮放到1024*768; fps表示每秒鍾的幀數,值越大表示函數越快
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//Windows GDI相關函數參考速度:
//==============================================================================
// 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: 首先定義圖像數據結構:
#define asm __asm
typedef unsigned char TUInt8; // [0..255]
struct TARGB32 //32 bit color
{
TUInt8 B,G,R,A; // A is alpha
};
struct TPicRegion //一塊顏色數據區的描述，便於參數傳遞
{
TARGB32* pdata; //顏色數據首地址
long byte_width; //一行數據的物理寬度(字節寬度)；
//abs(byte_width)有可能大於等於width*sizeof(TARGB32);
long width; //像素寬度
long height; //像素高度
};
//那么訪問一個點的函數可以寫為：
inline TARGB32& Pixels(const TPicRegion& pic,const long x,const long y)
{
return ( (TARGB32*)((TUInt8*)pic.pdata+pic.byte_width*y) )[x];
}
B: 縮放原理和公式圖示:
縮放后圖片 原圖片
(寬DW,高DH) (寬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: 縮放算法的一個參考實現
//給出一個最簡單的縮放函數(插值方式為近鄰取樣,而且我“盡力”把它寫得慢一些了:D)
//Src.PColorData指向源數據區,Dst.PColorData指向目的數據區
//函數將大小為Src.Width*Src.Height的圖片縮放到Dst.Width*Dst.Height的區域中
{
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);
}
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom0 19.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
D: 優化PicZoom0函數
a.PicZoom0函數並沒有按照顏色數據在內存中的排列順序讀寫(內部循環遞增y行
索引)，將造成CPU緩存預讀失敗和內存顛簸導致巨大的性能損失,(很多硬件都有這種特性,
包括緩存、內存、顯存、硬盤等,優化順序訪問，隨機訪問時會造成巨大的性能損失)
所以先交換x,y循環的順序:
{
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);
}
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom1 30.1 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
b.“(x*Src.Width/Dst.Width)”表達式中有一個除法運算，它屬於很慢的操作(比一般
的加減運算慢幾十倍!),使用定點數的方法來優化它；
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
//函數能夠處理的最大圖片尺寸65536*65536
unsigned long xrIntFloat_16=(Src.width<<16)/Dst.width+1; //16.16格式定點數
unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1; //16.16格式定點數
{
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);
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom2 185.8 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
c. 在x的循環中y一直不變，那么可以提前計算與y相關的值; 1.可以發現srcy的值和x變量無關，可以提前到x軸循環之前；2.展開Pixels函數，優化與y相關的指針計算；
{
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;
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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom3 414.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
d.定點數優化使函數能夠處理的最大圖片尺寸和縮放結果(肉眼不可察覺的誤差)受到了一
定的影響,這里給出一個使用浮點運算的版本,可以在有這種需求的場合使用:
{
//注意: 該函數需要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 //設置FPU的取整方式 為了直接使用fist浮點指令
{
FNSTCW RC_Old // 保存協處理器控制字,用來恢復
FNSTCW RC_Edit // 保存協處理器控制字,用來修改
FWAIT
OR RC_Edit, 0x0F00 // 改為 RC=11 使FPU向零取整
FLDCW RC_Edit // 載入協處理器控制字,RC場已經修改
}
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];//因為默認的浮點取整是一個很慢
//的操作! 所以才使用了直接操作FPU的內聯匯編代碼。
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 //恢復FPU的取整方式
{
FWAIT
FLDCW RC_Old
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom3_float 286.2 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
e.注意到這樣一個事實:每一行的縮放比例是固定的;那么可以預先建立一個縮放映射表格
來處理縮放映射算法(PicZoom3_Table和PicZoom3_float的實現等價);
{
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;
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom3_Table 390.1 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
f.為了加快縮放，可以采用根據縮放比例動態生成函數的方式來得到更快的縮放函數；這
有點像編譯器的工作原理；要實現它需要的工作量比較大(或比較晦澀)就不再實現了；
(動態生成是一種不錯的思路，但個人覺得對於縮放，實現它的必要性不大)
g.現代CPU中，在讀取數據和寫入數據時，都有自動的緩存機制；很容易知道，算法中生
成的數據不會很快再次使用，所以不需要寫入緩存的幫助；在SSE指令集中增加了movntq
等指令來完成這個功能；
(嘗試過利用CPU顯式prefetcht0、prefetchnta預讀指令或直接的mov讀取指令等速度反
而略有下降:( 但預讀在copy算法中速度優化效果很明顯 )
{
//警告: 函數需要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) //循環4次展開
TEST ECX,ECX //nop
jle EndWriteLoop
lea edi,[edi+ecx*4]
neg ecx
//todo: 預讀
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 //不使用緩存的寫入指令
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 //不使用緩存的寫入指令
asm _emit 0x0F asm _emit 0xE7 asm _emit 0x4C asm _emit 0x8F asm _emit 0x08
add ecx, 4
jnz WriteLoop
//sfence //刷新寫入
asm _emit 0x0F asm _emit 0xAE asm _emit 0xF8
emms
EndWriteLoop:
mov ebx,ebp
pop ebp
//處理邊界 循環次數為0,1,2,3；(這個循環可以展開,做一個跳轉表,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;
}
}
//讀者可以相互對照來閱讀代碼
//要編譯PicZoom3_SSE_mmh,需要#include <mmintrin.h> #include <xmmintrin.h>
//並且需要編譯器支持
//函數PicZoom3_SSE_mmh速度為 593.7 fps
{
//警告: 函數需要CPU支持MMX和movntq指令
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
unsigned long yrIntFloat_16=(Src.height<<16)/Dst.height+1;
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)//循環4次展開
{
__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); //不使用緩存的寫入指令
_mm_stream_pi((__m64 *)&pDstLine[x+2],m1); //不使用緩存的寫入指令
}
for (x=for4count;x<dst_width;++x)//處理邊界
{
pDstLine[x]=pSrcLine[srcx_16>>16];
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
_m_empty();
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom3_SSE 711.7 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
E: 縮放效果圖：
原圖 放大圖(x軸放大8倍,y軸放大12倍)
原圖 縮小圖(縮小到0.66倍) 放大圖(放大到1.6倍)
F: 把測試成績放在一起：
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//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
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
補充Intel Core2 4400上的測試成績:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//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
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
摘要:首先給出一個基本的圖像縮放算法，然后一步一步的優化其速度和縮放質量；
高質量的快速的圖像縮放 全文 分為:
上篇 近鄰取樣插值和其速度優化
中篇 二次線性插值和三次卷積插值
下篇 三次線性插值和MipMap鏈
正文：
為了便於討論，這里只處理32bit的ARGB顏色；
代碼使用C++;涉及到匯編優化的時候假定為x86平台;使用的編譯器為vc2005;
為了代碼的可讀性,沒有加入異常處理代碼;
測試使用的CPU為AMD64x2 4200+(2.37G) 和 Intel Core2 4400(2.00G);
速度測試說明:
只測試內存數據到內存數據的縮放
測試圖片都是800*600縮放到1024*768; fps表示每秒鍾的幀數,值越大表示函數越快
A:近鄰取樣插值、二次線性插值、三次卷積插值 縮放效果對比
原圖 近鄰取樣縮放到0.6倍 近鄰取樣縮放到1.6倍
二次線性插值縮放到0.6倍 二次線性插值縮放到1.6倍
三次卷積插值縮放到0.6倍 三次卷積插值縮放到1.6倍
原圖 近鄰取樣縮放到8倍 二次線性插值縮放到8倍 三次卷積插值縮放到8倍 二次線性插值(近似公式)
近鄰取樣插值縮放簡單、速度快，但很多時候縮放出的圖片質量比較差(特別是對於人物、景色等),
圖片的縮放有比較明顯的鋸齒；使用二次或更高次插值有利於改善縮放效果；
B: 首先定義圖像數據結構:
typedef unsigned char TUInt8; // [0..255]
struct TARGB32 //32 bit color
{
TUInt8 b,g,r,a; //a is alpha
};
struct TPicRegion //一塊顏色數據區的描述，便於參數傳遞
{
TARGB32* pdata; //顏色數據首地址
long byte_width; //一行數據的物理寬度(字節寬度)；
//abs(byte_width)有可能大於等於width*sizeof(TARGB32);
long width; //像素寬度
long height; //像素高度
};
//那么訪問一個點的函數可以寫為：
inline TARGB32& Pixels(const TPicRegion& pic,const long x,const long y)
{
return ( (TARGB32*)((TUInt8*)pic.pdata+pic.byte_width*y) )[x];
}
二次線性插值縮放：
C: 二次線性插值縮放原理和公式圖示:
縮放后圖片 原圖片
(寬DW,高DH) (寬SW,高SH)
縮放映射原理:
(Sx-0)/(SW-0)=(Dx-0)/(DW-0) (Sy-0)/(SH-0)=(Dy-0)/(DH-0)
=> Sx=Dx*SW/DW Sy=Dy*SH/DH
聚焦看看(Sx,Sy)坐標點(Sx,Sy為浮點數)附近的情況；
對於近鄰取樣插值的縮放算法，直接取Color0顏色作為縮放后點的顏色；
二次線性插值需要考慮(Sx,Sy)坐標點周圍的4個顏色值Color0\Color1\Color2\Color3，
把(Sx,Sy)到A\B\C\D坐標點的距離作為系數來把4個顏色混合出縮放后點的顏色；
( u=Sx-floor(Sx); v=Sy-floor(Sy); 說明:floor函數的返回值為小於等於參數的最大整數 )
二次線性插值公式為:
tmpColor0=Color0*(1-u) + Color2*u;
tmpColor1=Color1*(1-u) + Color3*u;
DstColor =tmpColor0*(1-v) + tmpColor2*v;
展開公式為:
pm0=(1-u)*(1-v);
pm1=v*(1-u);
pm2=u*(1-v);
pm3=u*v;
則顏色混合公式為:
DstColor = Color0*pm0 + Color1*pm1 + Color2*pm2 + Color3*pm3;
參數函數圖示：
二次線性插值函數圖示
對於上面的公式，它將圖片向右下各移動了半個像素，需要對此做一個修正；
=> Sx=(Dx+0.5)*SW/DW-0.5; Sy=(Dy+0.5)*SH/DH-0.5;
而實際的程序,還需要考慮到邊界(訪問源圖片可能超界)對於算法的影響,邊界的處理可能有各種
方案(不處理邊界或邊界回繞或邊界飽和或邊界映射或用背景顏色混合等;文章中默認使用邊界飽和來處理超界);
比如:邊界飽和函數:
inline TARGB32 Pixels_Bound(const TPicRegion& pic,long x,long y)
{
//assert((pic.width>0)&&(pic.height>0));
bool IsInPic=true;
if (x<0) {x=0; IsInPic=false; } else if (x>=pic.width ) {x=pic.width -1; IsInPic=false; }
if (y<0) {y=0; IsInPic=false; } else if (y>=pic.height) {y=pic.height-1; IsInPic=false; }
TARGB32 result=Pixels(pic,x,y);
if (!IsInPic) result.a=0;
return result;
}
D: 二次線性插值縮放算法的一個參考實現：PicZoom_BilInear0
該函數並沒有做什么優化，只是一個簡單的浮點實現版本；
{
long x=(long)fx; if (x>fx) --x; //x=floor(fx);
long y=(long)fy; if (y>fy) --y; //y=floor(fy);
TARGB32 Color0=Pixels_Bound(pic,x,y);
TARGB32 Color2=Pixels_Bound(pic,x+1,y);
TARGB32 Color1=Pixels_Bound(pic,x,y+1);
TARGB32 Color3=Pixels_Bound(pic,x+1,y+1);
float u=fx-x;
float v=fy-y;
float pm3=u*v;
float pm2=u*(1-v);
float pm1=v*(1-u);
float pm0=(1-u)*(1-v);
result->a=(pm0*Color0.a+pm1*Color1.a+pm2*Color2.a+pm3*Color3.a);
result->r=(pm0*Color0.r+pm1*Color1.r+pm2*Color2.r+pm3*Color3.r);
result->g=(pm0*Color0.g+pm1*Color1.g+pm2*Color2.g+pm3*Color3.g);
result->b=(pm0*Color0.b+pm1*Color1.b+pm2*Color2.b+pm3*Color3.b);
}
void PicZoom_Bilinear0(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;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
{
float srcy=(y+0.4999999)*Src.height/Dst.height-0.5;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
float srcx=(x+0.4999999)*Src.width/Dst.width-0.5;
Bilinear0(Src,srcx,srcy,&pDstLine[x]);
}
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear0 8.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
E: 把PicZoom_BilInear0的浮點計算改寫為定點數實現：PicZoom_BilInear1
{
long x=x_16>>16;
long y=y_16>>16;
TARGB32 Color0=Pixels_Bound(pic,x,y);
TARGB32 Color2=Pixels_Bound(pic,x+1,y);
TARGB32 Color1=Pixels_Bound(pic,x,y+1);
TARGB32 Color3=Pixels_Bound(pic,x+1,y+1);
unsigned long u_8=(x_16 & 0xFFFF)>>8;
unsigned long v_8=(y_16 & 0xFFFF)>>8;
unsigned long pm3_16=(u_8*v_8);
unsigned long pm2_16=(u_8*(unsigned long)(256-v_8));
unsigned long pm1_16=(v_8*(unsigned long)(256-u_8));
unsigned long pm0_16=((256-u_8)*(256-v_8));
result->a=((pm0_16*Color0.a+pm1_16*Color1.a+pm2_16*Color2.a+pm3_16*Color3.a)>>16);
result->r=((pm0_16*Color0.r+pm1_16*Color1.r+pm2_16*Color2.r+pm3_16*Color3.r)>>16);
result->g=((pm0_16*Color0.g+pm1_16*Color1.g+pm2_16*Color2.g+pm3_16*Color3.g)>>16);
result->b=((pm0_16*Color0.b+pm1_16*Color1.b+pm2_16*Color2.b+pm3_16*Color3.b)>>16);
}
void PicZoom_Bilinear1(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear1(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear1 17.7 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
F: 二次線性插值需要考略邊界訪問超界的問題，我們可以將邊界區域和內部區域分開處理，這樣就可以優化內部的插值實現函數了：比如不需要判斷訪問超界、減少顏色數據復制、減少一些不必要的重復坐標計算等等
{
unsigned long pm3_16=u_8*v_8;
unsigned long pm2_16=(u_8<<8)-pm3_16;
unsigned long pm1_16=(v_8<<8)-pm3_16;
unsigned long pm0_16=(1<<16)-pm1_16-pm2_16-pm3_16;
result->a=((pm0_16*PColor0[0].a+pm2_16*PColor0[1].a+pm1_16*PColor1[0].a+pm3_16*PColor1[1].a)>>16);
result->r=((pm0_16*PColor0[0].r+pm2_16*PColor0[1].r+pm1_16*PColor1[0].r+pm3_16*PColor1[1].r)>>16);
result->g=((pm0_16*PColor0[0].g+pm2_16*PColor0[1].g+pm1_16*PColor1[0].g+pm3_16*PColor1[1].g)>>16);
result->b=((pm0_16*PColor0[0].b+pm2_16*PColor0[1].b+pm1_16*PColor1[0].b+pm3_16*PColor1[1].b)>>16);
}
inline void Bilinear2_Border(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
long x=(x_16>>16);
long y=(y_16>>16);
unsigned long u_16=((unsigned short)(x_16));
unsigned long v_16=((unsigned short)(y_16));
TARGB32 pixel[4];
pixel[0]=Pixels_Bound(pic,x,y);
pixel[1]=Pixels_Bound(pic,x+1,y);
pixel[2]=Pixels_Bound(pic,x,y+1);
pixel[3]=Pixels_Bound(pic,x+1,y+1);
Bilinear2_Fast(&pixel[0],&pixel[2],u_16>>8,v_16>>8,result);
}
void PicZoom_Bilinear2(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=-csDErrorY/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr>=0; y0=csDErrorY => y>=-csDErrorY/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=-csDErrorX/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-2)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-2) => y<=(height-2-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-2)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long Src_byte_width=Src.byte_width;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear2_Border(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
Bilinear2_Border(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
{
unsigned long v_8=(srcy_16 & 0xFFFF)>>8;
TARGB32* PSrcLineColor= (TARGB32*)((TUInt8*)(Src.pdata)+Src_byte_width*(srcy_16>>16)) ;
for (unsigned long x=border_x0;x<border_x1;++x)
{
TARGB32* PColor0=&PSrcLineColor[srcx_16>>16];
TARGB32* PColor1=(TARGB32*)((TUInt8*)(PColor0)+Src_byte_width);
Bilinear2_Fast(PColor0,PColor1,(srcx_16 & 0xFFFF)>>8,v_8,&pDstLine[x]);
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
Bilinear2_Border(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear2_Border(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear2 43.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
(F'補充:
如果不想處理邊界訪問超界問題，可以考慮擴大源圖片的尺寸，加一個邊框 (“哨兵”優化)；
這樣插值算法就不用考慮邊界問題了，程序寫起來也簡單很多!
如果對縮放結果的邊界像素級精度要求不是太高，我還有一個方案，一個稍微改變的縮放公式:
Sx=Dx*(SW-1)/DW； Sy=Dy*(SH-1)/DH； (源圖片寬和高:SW>=2;SH>=2)
證明這個公式不會造成內存訪問超界:
要求Dx=DW-1時: sx+1=int( (dw-1)/dw*(dw-1) ) +1 <= (sw-1)
有: int( (sw-1)*(dw-1)/dw ) <=sw-2
(sw-1)*(dw-1)/dw <(sw-1)
(dw-1) /dw<1
(dw-1) <dw
比如，按這個公式的一個簡單實現: (縮放效果見前面的"二次線性插值(近似公式)"圖示)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(2>Src.width)||(2>Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width-1)<<16)/Dst.width;
long yrIntFloat_16=((Src.height-1)<<16)/Dst.height;
unsigned long dst_width=Dst.width;
long Src_byte_width=Src.byte_width;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long srcy_16=0;
for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
{
unsigned long v_8=(srcy_16 & 0xFFFF)>>8;
TARGB32* PSrcLineColor= (TARGB32*)((TUInt8*)(Src.pdata)+Src_byte_width*(srcy_16>>16)) ;
long srcx_16=0;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
TARGB32* PColor0=&PSrcLineColor[srcx_16>>16];
Bilinear_Fast_Common(PColor0,(TARGB32*)((TUInt8*)(PColor0)+Src_byte_width),(srcx_16 & 0xFFFF)>>8,v_8,&pDstLine[x]);
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
)
G:利用單指令多數據處理的MMX指令一般都可以加快顏色的運算；在使用MMX改寫之前，利用
32bit寄存器(或變量)來模擬單指令多數據處理；
數據儲存原理:一個顏色數據分量只有一個字節,用2個字節來儲存單個顏色分量的計算結果，
對於很多顏色計算來說精度就夠了；那么一個32bit寄存器(或變量)就可以儲存2個計算出的
臨時顏色分量；從而達到了單個指令兩路數據處理的目的;
單個指令兩路數據處理的計算:
乘法： ((0x00AA*a)<<16) | (0x00BB*a) = 0x00AA00BB * a
可見只要保證0x00AA*a和0x00BB*a都小於(1<<16)那么乘法可以直接使用無符號數乘法了
加法: ((0x00AA+0x00CC)<<16) | (0x00BB+0x00DD) = 0x00AA00BB + 0x00CC00DD
可見只要0x00AA+0x00CC和0x00BB+0x00DD小於(1<<16)那么加法可以直接使用無符號數加法了
(移位、減法等稍微復雜一點,因為這里沒有用到就不推倒運算公式了)
{
unsigned long pm3_8=(u_8*v_8)>>8;
unsigned long pm2_8=u_8-pm3_8;
unsigned long pm1_8=v_8-pm3_8;
unsigned long pm0_8=256-pm1_8-pm2_8-pm3_8;
unsigned long Color=*(unsigned long*)(PColor0);
unsigned long BR=(Color & 0x00FF00FF)*pm0_8;
unsigned long GA=((Color & 0xFF00FF00)>>8)*pm0_8;
Color=((unsigned long*)(PColor0))[1];
GA+=((Color & 0xFF00FF00)>>8)*pm2_8;
BR+=(Color & 0x00FF00FF)*pm2_8;
Color=*(unsigned long*)(PColor1);
GA+=((Color & 0xFF00FF00)>>8)*pm1_8;
BR+=(Color & 0x00FF00FF)*pm1_8;
Color=((unsigned long*)(PColor1))[1];
GA+=((Color & 0xFF00FF00)>>8)*pm3_8;
BR+=(Color & 0x00FF00FF)*pm3_8;
*(unsigned long*)(result)=(GA & 0xFF00FF00)|((BR & 0xFF00FF00)>>8);
}
inline void Bilinear_Border_Common(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
long x=(x_16>>16);
long y=(y_16>>16);
unsigned long u_16=((unsigned short)(x_16));
unsigned long v_16=((unsigned short)(y_16));
TARGB32 pixel[4];
pixel[0]=Pixels_Bound(pic,x,y);
pixel[1]=Pixels_Bound(pic,x+1,y);
pixel[2]=Pixels_Bound(pic,x,y+1);
pixel[3]=Pixels_Bound(pic,x+1,y+1);
Bilinear_Fast_Common(&pixel[0],&pixel[2],u_16>>8,v_16>>8,result);
}
void PicZoom_Bilinear_Common(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=-csDErrorY/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr>=0; y0=csDErrorY => y>=-csDErrorY/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=-csDErrorX/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-2)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-2) => y<=(height-2-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-2)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long Src_byte_width=Src.byte_width;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
Bilinear_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
{
unsigned long v_8=(srcy_16 & 0xFFFF)>>8;
TARGB32* PSrcLineColor= (TARGB32*)((TUInt8*)(Src.pdata)+Src_byte_width*(srcy_16>>16)) ;
for (unsigned long x=border_x0;x<border_x1;++x)
{
TARGB32* PColor0=&PSrcLineColor[srcx_16>>16];
TARGB32* PColor1=(TARGB32*)((TUInt8*)(PColor0)+Src_byte_width);
Bilinear_Fast_Common(PColor0,PColor1,(srcx_16 & 0xFFFF)>>8,v_8,&pDstLine[x]);
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear_Common 65.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
H:使用MMX指令改寫:PicZoom_Bilinear_MMX
{
asm
{
MOVD MM6,v_8
MOVD MM5,u_8
mov edx,PColor0
mov eax,PColor1
PXOR mm7,mm7
MOVD MM2,dword ptr [eax]
MOVD MM0,dword ptr [eax+4]
PUNPCKLWD MM5,MM5
PUNPCKLWD MM6,MM6
MOVD MM3,dword ptr [edx]
MOVD MM1,dword ptr [edx+4]
PUNPCKLDQ MM5,MM5
PUNPCKLBW MM0,MM7
PUNPCKLBW MM1,MM7
PUNPCKLBW MM2,MM7
PUNPCKLBW MM3,MM7
PSUBw MM0,MM2
PSUBw MM1,MM3
PSLLw MM2,8
PSLLw MM3,8
PMULlw MM0,MM5
PMULlw MM1,MM5
PUNPCKLDQ MM6,MM6
PADDw MM0,MM2
PADDw MM1,MM3
PSRLw MM0,8
PSRLw MM1,8
PSUBw MM0,MM1
PSLLw MM1,8
PMULlw MM0,MM6
mov eax,result
PADDw MM0,MM1
PSRLw MM0,8
PACKUSwb MM0,MM7
movd [eax],MM0
//emms
}
}
void Bilinear_Border_MMX(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
long x=(x_16>>16);
long y=(y_16>>16);
unsigned long u_16=((unsigned short)(x_16));
unsigned long v_16=((unsigned short)(y_16));
TARGB32 pixel[4];
pixel[0]=Pixels_Bound(pic,x,y);
pixel[1]=Pixels_Bound(pic,x+1,y);
pixel[2]=Pixels_Bound(pic,x,y+1);
pixel[3]=Pixels_Bound(pic,x+1,y+1);
Bilinear_Fast_MMX(&pixel[0],&pixel[2],u_16>>8,v_16>>8,result);
}
void PicZoom_Bilinear_MMX(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=-csDErrorY/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr>=0; y0=csDErrorY => y>=-csDErrorY/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=-csDErrorX/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-2)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-2) => y<=(height-2-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-2)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long Src_byte_width=Src.byte_width;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
{
unsigned long v_8=(srcy_16 & 0xFFFF)>>8;
TARGB32* PSrcLineColor= (TARGB32*)((TUInt8*)(Src.pdata)+Src_byte_width*(srcy_16>>16)) ;
for (unsigned long x=border_x0;x<border_x1;++x)
{
TARGB32* PColor0=&PSrcLineColor[srcx_16>>16];
TARGB32* PColor1=(TARGB32*)((TUInt8*)(PColor0)+Src_byte_width);
Bilinear_Fast_MMX(PColor0,PColor1,(srcx_16 & 0xFFFF)>>8,v_8,&pDstLine[x]);
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
asm emms
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear_MMX 132.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
H' 對BilInear_MMX簡單改進:PicZoom_Bilinear_MMX_Ex
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=-csDErrorY/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr>=0; y0=csDErrorY => y>=-csDErrorY/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=-csDErrorX/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-2)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-2) => y<=(height-2-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-2)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long Src_byte_width=Src.byte_width;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
{
long dst_width_fast=border_x1-border_x0;
if (dst_width_fast>0)
{
unsigned long v_8=(srcy_16 & 0xFFFF)>>8;
TARGB32* PSrcLineColor= (TARGB32*)((TUInt8*)(Src.pdata)+Src_byte_width*(srcy_16>>16)) ;
TARGB32* PSrcLineColorNext= (TARGB32*)((TUInt8*)(PSrcLineColor)+Src_byte_width) ;
TARGB32* pDstLine_Fast=&pDstLine[border_x0];
asm
{
movd mm6,v_8
pxor mm7,mm7 //mm7=0
PUNPCKLWD MM6,MM6
PUNPCKLDQ MM6,MM6//mm6=v_8
mov esi,PSrcLineColor
mov ecx,PSrcLineColorNext
mov edx,srcx_16
mov ebx,dst_width_fast
mov edi,pDstLine_Fast
lea edi,[edi+ebx*4]
push ebp
mov ebp,xrIntFloat_16
neg ebx
loop_start:
mov eax,edx
shl eax,16
shr eax,24
//== movzx eax,dh //eax=u_8
MOVD MM5,eax
mov eax,edx
shr eax,16 //srcx_16>>16
MOVD MM2,dword ptr [ecx+eax*4]
MOVD MM0,dword ptr [ecx+eax*4+4]
PUNPCKLWD MM5,MM5
MOVD MM3,dword ptr [esi+eax*4]
MOVD MM1,dword ptr [esi+eax*4+4]
PUNPCKLDQ MM5,MM5 //mm5=u_8
PUNPCKLBW MM0,MM7
PUNPCKLBW MM1,MM7
PUNPCKLBW MM2,MM7
PUNPCKLBW MM3,MM7
PSUBw MM0,MM2
PSUBw MM1,MM3
PSLLw MM2,8
PSLLw MM3,8
PMULlw MM0,MM5
PMULlw MM1,MM5
PADDw MM0,MM2
PADDw MM1,MM3
PSRLw MM0,8
PSRLw MM1,8
PSUBw MM0,MM1
PSLLw MM1,8
PMULlw MM0,MM6
PADDw MM0,MM1
PSRLw MM0,8
PACKUSwb MM0,MM7
MOVd dword ptr [edi+ebx*4],MM0 //write DstColor
add edx,ebp //srcx_16+=xrIntFloat_16
inc ebx
jnz loop_start
pop ebp
mov srcx_16,edx
}
}
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
Bilinear_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
asm emms
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_Bilinear_MMX_Ex 157.0 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
I: 把測試成績放在一起：
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: AMD64x2 4200+(2.37G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// StretchBlt 232.7 fps
// PicZoom3_SSE 711.7 fps
//
// PicZoom_BilInear0 8.3 fps
// PicZoom_BilInear1 17.7 fps
// PicZoom_BilInear2 43.4 fps
// PicZoom_BilInear_Common 65.3 fps
// PicZoom_BilInear_MMX 132.9 fps
// PicZoom_BilInear_MMX_Ex 157.0 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
補充Intel Core2 4400上的測試成績:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: Intel Core2 4400(2.00G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// PicZoom3_SSE 1099.7 fps
//
// PicZoom_BilInear0 10.7 fps
// PicZoom_BilInear1 24.2 fps
// PicZoom_BilInear2 54.3 fps
// PicZoom_BilInear_Common 59.8 fps
// PicZoom_BilInear_MMX 118.4 fps
// PicZoom_BilInear_MMX_Ex 142.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
三次卷積插值:
J: 二次線性插值縮放出的圖片很多時候讓人感覺變得模糊(術語叫低通濾波)，特別是在放大
的時候；使用三次卷積插值來改善插值結果；三次卷積插值考慮映射點周圍16個點(4x4)的顏色來
計算最終的混合顏色，如圖；
P(0,0)所在像素為映射的點，加上它周圍的15個點，按一定系數混合得到最終輸出結果；
混合公式參見PicZoom_ThreeOrder0的實現；
插值曲線公式sin(x*PI)/(x*PI),如圖:
三次卷積插值曲線sin(x*PI)/(x*PI) （其中PI=3.1415926...）
K:三次卷積插值縮放算法的一個參考實現：PicZoom_ThreeOrder0
該函數並沒有做過多的優化，只是一個簡單的浮點實現版本;
inline double SinXDivX(double x)
{
//該函數計算插值曲線sin(x*PI)/(x*PI)的值 //PI=3.1415926535897932385;
//下面是它的近似擬合表達式
const float a = -1; //a還可以取 a=-2,-1,-0.75,-0.5等等，起到調節銳化或模糊程度的作用
if (x<0) x=-x; //x=abs(x);
double x2=x*x;
double x3=x2*x;
if (x<=1)
return (a+2)*x3 - (a+3)*x2 + 1;
else if (x<=2)
return a*x3 - (5*a)*x2 + (8*a)*x - (4*a);
else
return 0;
}
inline TUInt8 border_color(long Color)
{
if (Color<=0)
return 0;
else if (Color>=255)
return 255;
else
return Color;
}
void ThreeOrder0(const TPicRegion& pic,const float fx,const float fy,TARGB32* result)
{
long x0=(long)fx; if (x0>fx) --x0; //x0=floor(fx);
long y0=(long)fy; if (y0>fy) --y0; //y0=floor(fy);
float fu=fx-x0;
float fv=fy-y0;
TARGB32 pixel[16];
long i,j;
for (i=0;i<4;++i)
{
for (j=0;j<4;++j)
{
long x=x0-1+j;
long y=y0-1+i;
pixel[i*4+j]=Pixels_Bound(pic,x,y);
}
}
float afu[4],afv[4];
//
afu[0]=SinXDivX(1+fu);
afu[1]=SinXDivX(fu);
afu[2]=SinXDivX(1-fu);
afu[3]=SinXDivX(2-fu);
afv[0]=SinXDivX(1+fv);
afv[1]=SinXDivX(fv);
afv[2]=SinXDivX(1-fv);
afv[3]=SinXDivX(2-fv);
float sR=0,sG=0,sB=0,sA=0;
for (i=0;i<4;++i)
{
float aR=0,aG=0,aB=0,aA=0;
for (long j=0;j<4;++j)
{
aA+=afu[j]*pixel[i*4+j].a;
aR+=afu[j]*pixel[i*4+j].r;
aG+=afu[j]*pixel[i*4+j].g;
aB+=afu[j]*pixel[i*4+j].b;
}
sA+=aA*afv[i];
sR+=aR*afv[i];
sG+=aG*afv[i];
sB+=aB*afv[i];
}
result->a=border_color((long)(sA+0.5));
result->r=border_color((long)(sR+0.5));
result->g=border_color((long)(sG+0.5));
result->b=border_color((long)(sB+0.5));
}
void PicZoom_ThreeOrder0(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;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
for (unsigned long y=0;y<Dst.height;++y)
{
float srcy=(y+0.4999999)*Src.height/Dst.height-0.5;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
float srcx=(x+0.4999999)*Src.width/Dst.width-0.5;
ThreeOrder0(Src,srcx,srcy,&pDstLine[x]);
}
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_ThreeOrder0 3.6 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
L: 使用定點數來優化縮放函數;邊界和內部分開處理；對SinXDivX做一個查找表;對border_color做一個查找表；
class _CAutoInti_SinXDivX_Table {
private:
void _Inti_SinXDivX_Table()
{
for (long i=0;i<=(2<<8);++i)
SinXDivX_Table_8[i]=long(0.5+256*SinXDivX(i*(1.0/(256))))*1;
};
public:
_CAutoInti_SinXDivX_Table() { _Inti_SinXDivX_Table(); }
};
static _CAutoInti_SinXDivX_Table __tmp_CAutoInti_SinXDivX_Table;
//顏色查表
static TUInt8 _color_table[256*3];
static const TUInt8* color_table=&_color_table[256];
class _CAuto_inti_color_table
{
public:
_CAuto_inti_color_table() {
for (int i=0;i<256*3;++i)
_color_table[i]=border_color(i-256);
}
};
static _CAuto_inti_color_table _Auto_inti_color_table;
void ThreeOrder_Fast_Common(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
unsigned long u_8=(unsigned char)((x_16)>>8);
unsigned long v_8=(unsigned char)((y_16)>>8);
const TARGB32* pixel=&Pixels(pic,(x_16>>16)-1,(y_16>>16)-1);
long pic_byte_width=pic.byte_width;
long au_8[4],av_8[4];
//
au_8[0]=SinXDivX_Table_8[(1<<8)+u_8];
au_8[1]=SinXDivX_Table_8[u_8];
au_8[2]=SinXDivX_Table_8[(1<<8)-u_8];
au_8[3]=SinXDivX_Table_8[(2<<8)-u_8];
av_8[0]=SinXDivX_Table_8[(1<<8)+v_8];
av_8[1]=SinXDivX_Table_8[v_8];
av_8[2]=SinXDivX_Table_8[(1<<8)-v_8];
av_8[3]=SinXDivX_Table_8[(2<<8)-v_8];
long sR=0,sG=0,sB=0,sA=0;
for (long i=0;i<4;++i)
{
long aA=au_8[0]*pixel[0].a + au_8[1]*pixel[1].a + au_8[2]*pixel[2].a + au_8[3]*pixel[3].a;
long aR=au_8[0]*pixel[0].r + au_8[1]*pixel[1].r + au_8[2]*pixel[2].r + au_8[3]*pixel[3].r;
long aG=au_8[0]*pixel[0].g + au_8[1]*pixel[1].g + au_8[2]*pixel[2].g + au_8[3]*pixel[3].g;
long aB=au_8[0]*pixel[0].b + au_8[1]*pixel[1].b + au_8[2]*pixel[2].b + au_8[3]*pixel[3].b;
sA+=aA*av_8[i];
sR+=aR*av_8[i];
sG+=aG*av_8[i];
sB+=aB*av_8[i];
((TUInt8*&)pixel)+=pic_byte_width;
}
result->a=color_table[sA>>16];
result->r=color_table[sR>>16];
result->g=color_table[sG>>16];
result->b=color_table[sB>>16];
}
void ThreeOrder_Border_Common(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
long x0_sub1=(x_16>>16)-1;
long y0_sub1=(y_16>>16)-1;
unsigned long u_16_add1=((unsigned short)(x_16))+(1<<16);
unsigned long v_16_add1=((unsigned short)(y_16))+(1<<16);
TARGB32 pixel[16];
long i;
for (i=0;i<4;++i)
{
long y=y0_sub1+i;
pixel[i*4+0]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+0,y);
pixel[i*4+1]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+1,y);
pixel[i*4+2]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+2,y);
pixel[i*4+3]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+3,y);
}
TPicRegion npic;
npic.pdata =&pixel[0];
npic.byte_width=4*sizeof(TARGB32);
//npic.width =4;
//npic.height =4;
ThreeOrder_Fast_Common(npic,u_16_add1,v_16_add1,result);
}
void PicZoom_ThreeOrder_Common(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=((1<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1;//y0+y*yr>=1; y0=csDErrorY => y>=(1-csDErrorY)/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=((1<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-3)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-3) => y<=(height-3-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-3)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
ThreeOrder_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
ThreeOrder_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
for (x=border_x0;x<border_x1;++x)
{
ThreeOrder_Fast_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//fast !
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
ThreeOrder_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x) { ThreeOrder_Border_Common(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border srcx_16+=xrIntFloat_16; } srcy_16+=yrIntFloat_16; ((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width; } }
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_ThreeOrder_Common 16.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
M: 用MMX來優化ThreeOrder_Common函數:ThreeOrder_MMX
static TMMXData32 SinXDivX_Table_MMX[(2<<8)+1];
class _CAutoInti_SinXDivX_Table_MMX {
private:
void _Inti_SinXDivX_Table_MMX()
{
for (long i=0;i<=(2<<8);++i)
{
unsigned short t=long(0.5+(1<<14)*SinXDivX(i*(1.0/(256))));
unsigned long tl=t | (((unsigned long)t)<<16);
SinXDivX_Table_MMX[i]=tl;
}
};
public:
_CAutoInti_SinXDivX_Table_MMX() { _Inti_SinXDivX_Table_MMX(); }
};
static _CAutoInti_SinXDivX_Table_MMX __tmp_CAutoInti_SinXDivX_Table_MMX;
void __declspec(naked) _private_ThreeOrder_Fast_MMX()
{
asm
{
movd mm1,dword ptr [edx]
movd mm2,dword ptr [edx+4]
movd mm3,dword ptr [edx+8]
movd mm4,dword ptr [edx+12]
movd mm5,dword ptr [(offset SinXDivX_Table_MMX)+256*4+eax*4]
movd mm6,dword ptr [(offset SinXDivX_Table_MMX)+eax*4]
punpcklbw mm1,mm7
punpcklbw mm2,mm7
punpcklwd mm5,mm5
punpcklwd mm6,mm6
psllw mm1,7
psllw mm2,7
pmulhw mm1,mm5
pmulhw mm2,mm6
punpcklbw mm3,mm7
punpcklbw mm4,mm7
movd mm5,dword ptr [(offset SinXDivX_Table_MMX)+256*4+ecx*4]
movd mm6,dword ptr [(offset SinXDivX_Table_MMX)+512*4+ecx*4]
punpcklwd mm5,mm5
punpcklwd mm6,mm6
psllw mm3,7
psllw mm4,7
pmulhw mm3,mm5
pmulhw mm4,mm6
paddsw mm1,mm2
paddsw mm3,mm4
movd mm6,dword ptr [ebx] //v
paddsw mm1,mm3
punpcklwd mm6,mm6
pmulhw mm1,mm6
add edx,esi //+pic.byte_width
paddsw mm0,mm1
ret
}
}
inline void ThreeOrder_Fast_MMX(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
asm
{
mov ecx,pic
mov eax,y_16
mov ebx,x_16
movzx edi,ah //v_8
mov edx,[ecx+TPicRegion::pdata]
shr eax,16
mov esi,[ecx+TPicRegion::byte_width]
dec eax
movzx ecx,bh //u_8
shr ebx,16
imul eax,esi
lea edx,[edx+ebx*4-4]
add edx,eax //pixel
mov eax,ecx
neg ecx
pxor mm7,mm7 //0
//mov edx,pixel
pxor mm0,mm0 //result=0
//lea eax,auv_7
lea ebx,[(offset SinXDivX_Table_MMX)+256*4+edi*4]
call _private_ThreeOrder_Fast_MMX
lea ebx,[(offset SinXDivX_Table_MMX)+edi*4]
call _private_ThreeOrder_Fast_MMX
neg edi
lea ebx,[(offset SinXDivX_Table_MMX)+256*4+edi*4]
call _private_ThreeOrder_Fast_MMX
lea ebx,[(offset SinXDivX_Table_MMX)+512*4+edi*4]
call _private_ThreeOrder_Fast_MMX
psraw mm0,3
mov eax,result
packuswb mm0,mm7
movd [eax],mm0
//emms
}
}
void ThreeOrder_Border_MMX(const TPicRegion& pic,const long x_16,const long y_16,TARGB32* result)
{
unsigned long x0_sub1=(x_16>>16)-1;
unsigned long y0_sub1=(y_16>>16)-1;
long u_16_add1=((unsigned short)(x_16))+(1<<16);
long v_16_add1=((unsigned short)(y_16))+(1<<16);
TARGB32 pixel[16];
for (long i=0;i<4;++i)
{
long y=y0_sub1+i;
pixel[i*4+0]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1 ,y);
pixel[i*4+1]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+1,y);
pixel[i*4+2]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+2,y);
pixel[i*4+3]=Pixels_Bound(pic,x0_sub1+3,y);
}
TPicRegion npic;
npic.pdata =&pixel[0];
npic.byte_width=4*sizeof(TARGB32);
//npic.width =4;
//npic.height =4;
ThreeOrder_Fast_MMX(npic,u_16_add1,v_16_add1,result);
}
void PicZoom_ThreeOrder_MMX(const TPicRegion& Dst,const TPicRegion& Src)
{
if ( (0==Dst.width)||(0==Dst.height)
||(0==Src.width)||(0==Src.height)) return;
long xrIntFloat_16=((Src.width)<<16)/Dst.width+1;
long yrIntFloat_16=((Src.height)<<16)/Dst.height+1;
const long csDErrorX=-(1<<15)+(xrIntFloat_16>>1);
const long csDErrorY=-(1<<15)+(yrIntFloat_16>>1);
unsigned long dst_width=Dst.width;
//計算出需要特殊處理的邊界
long border_y0=((1<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1;//y0+y*yr>=1; y0=csDErrorY => y>=(1-csDErrorY)/yr
if (border_y0>=Dst.height) border_y0=Dst.height;
long border_x0=((1<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;
if (border_x0>=Dst.width ) border_x0=Dst.width;
long border_y1=(((Src.height-3)<<16)-csDErrorY)/yrIntFloat_16+1; //y0+y*yr<=(height-3) => y<=(height-3-csDErrorY)/yr
if (border_y1<border_y0) border_y1=border_y0;
long border_x1=(((Src.width-3)<<16)-csDErrorX)/xrIntFloat_16+1;;
if (border_x1<border_x0) border_x1=border_x0;
TARGB32* pDstLine=Dst.pdata;
long srcy_16=csDErrorY;
long y;
for (y=0;y<border_y0;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
ThreeOrder_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y0;y<border_y1;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
long x;
for (x=0;x<border_x0;++x)
{
ThreeOrder_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
for (x=border_x0;x<border_x1;++x)
{
ThreeOrder_Fast_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//fast MMX !
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
for (x=border_x1;x<dst_width;++x)
{
ThreeOrder_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]);//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
for (y=border_y1;y<Dst.height;++y)
{
long srcx_16=csDErrorX;
for (unsigned long x=0;x<dst_width;++x)
{
ThreeOrder_Border_MMX(Src,srcx_16,srcy_16,&pDstLine[x]); //border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
}
srcy_16+=yrIntFloat_16;
((TUInt8*&)pDstLine)+=Dst.byte_width;
}
asm emms
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度測試:
//==============================================================================
// PicZoom_ThreeOrder_MMX 34.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
N：將測試結果放到一起：
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: AMD64x2 4200+(2.37G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// StretchBlt 232.7 fps
// PicZoom3_SSE 711.7 fps
// PicZoom_BilInear_MMX_Ex 157.0 fps
//
// PicZoom_ThreeOrder0 3.6 fps
// PicZoom_ThreeOrder_Common 16.9 fps
// PicZoom_ThreeOrder_MMX 34.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
補充Intel Core2 4400上的測試成績:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//CPU: Intel Core2 4400(2.00G) zoom 800*600 to 1024*768
//==============================================================================
// PicZoom3_SSE 1099.7 fps
// PicZoom_BilInear_MMX_Ex 142.9 fps
//
// PicZoom_ThreeOrder0 4.2 fps
// PicZoom_ThreeOrder_Common 17.6 fps
// PicZoom_ThreeOrder_MMX 34.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
摘要:首先給出一個基本的圖像縮放算法，然后一步一步的優化其速度和縮放質量；
高質量的快速的圖像縮放 全文 分為:
上篇 近鄰取樣插值和其速度優化
中篇 二次線性插值和三次卷積插值
下篇 三次線性插值和MipMap鏈
正文：
A:對於前一篇文章中的二次線性插值、三次卷積插值算法，但它們處理縮小到0.5倍以下的
時候效果就會越來越差；這是因為插值的時候自考慮了附近點的原因；如下圖：
原圖 近鄰取樣 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
二次線性插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
三次卷積插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
可以看出：當縮小的比例很大的時候，插值算法的效果和近鄰取樣的效果差不多了:( ;
一種可行的解決方案就是:縮小時考慮更多的點； 但這種解決方案有很多缺點：函數編寫麻煩，
速度也許會很慢，優化也不容易做； 還有一個方案就是預先建立一個縮放好的大小不同的圖片
列表，每一張圖片都是前一張的0.5倍(這種圖片列表就是MipMap鏈)，縮放的時候根據需要縮放
的比例從表中選擇一張大小接近的圖片來作為縮放的源圖片； 該方案的優點：不需要編寫新的
底層縮放算法，直接使用前面優化好的插值算法； 缺點：需要預先建立MipMap鏈，它需要時間，
並且它的儲存需要多占用原圖片的1/3空間(0.5^2+0.5^4+0.5^6+...=1/3)；還有一個不太明顯
的小問題，就是在一張圖片的連續的比例不同的縮放中，選擇會從MipMap的一張源圖片跳到另
一張圖片，視覺效果上可能會有一個小的跳躍(我在《魔獸世界》里經常看到這種效應:)；一種
改進方案就是選擇MipMap圖片的時候，選擇出附近的兩張圖片作為縮放的源圖片；對兩張圖片
單獨進行插值(和原來一致)輸出兩個值，然后把這兩個值線性插值為最終結果；還有一個比較
大的缺點就是當縮放比例不均勻時(比如x軸放大y軸縮小)，縮放效果也不好；
(當前很多顯卡都提供了MipMap紋理和對應的插值方案，OpenGL和DirectX都提供了操作接口)
（"三次線性插值和MipMap鏈"其實比較簡單，這里只給出關鍵代碼或算法）
B: MipMap圖片的生成:
原圖片縮放到0.5倍(寬和高都為原圖片的1/2),在把0.5倍的圖片縮放到0.25倍,....
直到寬和高都為1個像素，如果有一個長度先到1就保持1； 縮放過程中，可以可采用前面的縮放插值算法；
如果為了速度可以考慮這樣的方案，要求原圖片的寬和高必須是2的整數次方的數值，縮放時就可以直接將
2x2的像素快速合並為一個像素(如果允許原圖片寬和高為任何值，可以考慮在合並時引入Alpha通道)；
C: MipMap鏈圖片的儲存方案:
MipMap鏈圖片示意圖
可能的一種物理儲存方案(我對每張圖片加了一個邊框)
D: 定義MipMap數據結構:
MipMap數據結構可以定義為一個TPicRegion數組和該數組的大小；
(MipMap圖片的儲存參見上面的圖示)
比如:
typedef std::vector<TPicRegion> TMipMap;
//其中，第一個元素TMipMap[0]指向原始圖片，后面的依次為縮小圖片；
E: MipMap的選擇函數和偏好:
在進行縮放時，根據目標圖片緩沖區的大小來動態的選者MipMap中的一幅圖片來作為源圖片；這就需要一個
選擇函數；比如:
{
long oldS=mip[0].width*mip[0].height;
long dstS=dstWidth*dstHeight;
if ( (dstS>=oldS) || (mip.size()==1) )
return 0;
else if (dstS<=1)
return mip.size()-1;
else
return (long)(log(oldS/dstS)*0.5+0.5);
}
選擇函數可以增加一個偏好參數：
mip選擇偏好：0.5沒有偏好，靠近0偏向選擇小圖片，靠近1偏向選擇大圖片(質量好一些)
long SelectBestPicIndex(const TMipMap& mip,const long dstWidth,const long dstHeight)
{
long oldS=mip[0].width*mip[0].height;
long dstS=dstWidth*dstHeight;
if ( (dstS>=oldS) || (mip.size()==1) )
return 0;
else if (dstS<=1)
return mip.size()-1;
else
return (long)(log(oldS/dstS)*0.5+public_mip_bias);
}
F:利用MipMap后的縮放效果:
MipMap+近鄰取樣 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(利用MipMap做一次近鄰取樣)
MipMap+二次線性插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(利用MipMap做一次二次線性插值)
MipMap+三次卷積插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(利用MipMap做一次三次卷積插值)
G: 在MipMap的兩張圖片之間插值:
選擇MipMap的時候，同時可以選擇相鄰的兩張MipMap圖片；分別進行插值算法后得到兩個顏色結果；
對兩個MipMap圖片產生的評價值可以作為這兩個顏色的插值權重，得到最終的顏色插值結果；優點是
縮放效果好，避免跳躍;缺點是速度慢:)
選擇和權重函數的一個可能實現：
long BigMip;
long SmallMip;
float BigMipWeight;//[0..1]
};
TMipWeight SelectBestPicIndexEx(const TMipMap& mip,const long dstWidth,const long dstHeight)
{
long oldS=mip[0].width*mip[0].height;
long dstS=dstWidth*dstHeight;
TMipWeight result;
if ( (dstS>=oldS) || (mip.size()==1) )
{
result.BigMip=0;
result.SmallMip=0;
result.BigMipWeight=1.0;
}
else if (dstS<=1)
{
result.BigMip=mip.size()-1;
result.SmallMip=mip.size()-1;
result.BigMipWeight=1.0;
}
else
{
float bestIndex=log(oldS/dstS)*0.5+0.5; //or + public_mip_bias
result.BigMip=(long)bestIndex;
if (bestIndex==mip.size()-1)
{
result.SmallMip=mip.size()-1;
result.BigMipWeight=1.0;
}
else
{
result.SmallMip=result.BigMip+1;
result.BigMipWeight=1.0-(bestIndex-result.BigMip);
}
}
return result;
}
H:MipMap間插值效果:
MipMap+兩次近鄰取樣 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(利用MipMap做兩次近鄰取樣輸出兩個值，然后線性插值為最終結果)
三次線性插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(三次線性插值:利用MipMap做兩次二次線性插值輸出兩個值，然后線性插值為最終結果)
MipMap+兩次三次卷積插值 縮放到0.4倍 縮放到0.2倍 縮放到0.1倍
(利用MipMap做兩次三次卷積插值輸出兩個值，然后線性插值為最終結果)
(圖像縮放系列終於寫完了，計划中寫圖像任意角度的高質量的快速旋轉、Alpha圖片混合等，盡請期待:)
(ps: 思考中的一個圖片壓縮方法：利用MipMap來壓縮圖像數據;輸入一張圖片，然后生成MipMap鏈，保存相鄰之間圖片的差(數值差可能很小，很容易找好的算法壓縮得很小)和最頂的一張圖片(一個點)； 解壓的時候依次求和就得到原圖片了； 該算法為無損壓縮，適合於人物風景等過渡比較多的圖片的壓縮，不太適合線條類等相鄰間顏色變化劇烈的圖片；)