在您阅读本文前，先需要告诉你的是：即使是本文优化过的算法，DCT去噪的计算量依旧很大，请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求。
言归正传，在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章，具体的链接地址是：http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/，IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码，而且可以基于网页运行相关算法，得到结果。不过其里面的代码本身是重实现论文的过程，基本不考虑速度的优化，因此，都相当的慢。
这篇文章的原理也是非常简单的，整个过程就是进行dct变换，然后在dct域进行硬阈值操作，再反变换回来。但是DCT变换不是针对整幅图进行处理，而是基于每个像素点的领域（这里使用的8领域或者16领域），每次则移动一个像素。IPOL上提供的代码函数也很少，但是一个关键的问题就是内存占用特别夸张，我们贴他的部分代码：
// Transfer an image im of size width x height x channel to sliding patches of
// size width_p x height_p xchannel.
// The patches are stored in patches, where each ROW is a patch after being
// reshaped to a vector.
void Image2Patches(vector<float>& im,
vector< vector< vector< vector< float > > > >& patches,
int width, int height, int channel, int width_p,
int height_p)
{
int size1 = width * height;
int counter_patch = 0;
// Loop over the patch positions
for (int j = 0; j < height - height_p + 1; j ++)
for (int i = 0; i < width - width_p + 1; i ++) {
int counter_pixel = 0;
// loop over the pixels in the patch
for (int kp = 0; kp < channel; kp++)
for (int jp = 0; jp < height_p; jp ++)
for (int ip = 0; ip < width_p; ip ++) {
patches[counter_patch][kp][jp][ip] =
im[kp*size1 + (j+jp)*width + i + ip];
counter_pixel ++;
}
counter_patch ++;
}
}
看到这里的patches了，他的作用是保存每个点周边的8*8领域的DCT变换的结果的，即使使用float类型的变量，也需要约Width * Height * 8 * 8 * sizeof(float)个字节的数组，假定宽度和高度都为1024的灰度图，这个数据量为256MB，其实256MB的内存在现在机器来说毫无压力，可这里要求是连续分布内存，则很有可能分配失败，在外部表现的错误则是内存溢出。我们首先来解决这个问题。
我们来看看原作者的代码中patches的主要作用，见下面这部分代码：
// Loop over the patch positions
for (int j = 0; j < height - height_p + 1; j ++)
for (int i = 0; i < width - width_p + 1; i ++) {
int counter_pixel = 0;
// loop over the pixels in the patch
for (int kp = 0; kp < channel; kp++)
for (int jp = 0; jp < height_p; jp ++)
for (int ip = 0; ip < width_p; ip ++) {
im[kp*size1 + (j+jp)*width + i + ip] +=
patches[counter_patch][kp][jp][ip];
im_weight[kp*size1 + (j+jp)*width + i + ip] ++;
counter_pixel ++;
}
counter_patch ++;
}
// Normalize by the weight
for (int i = 0; i < size; i ++)
im[i] = im[i] / im_weight[i];
可见patches主要是为了保存每个点领域的DCT变换的数据，然后累加，上述四重循环外围两个是图像的宽度和高度方向，内部两重则是DCT的变换数据的行列方向，如果我们把DCT的行列方向的循环提到最外层，而把图像的宽度和高度方向的循环放到内存，其一就是整个过程只需要一个8*8*sizeof(float)大小的重复利用的内存，第二就是正好符号了内部放大循环，外部放小循环的优化准则，在速度和内存占用上都有重大提高。
我们来继续优化，在获取每个点的领域时，传统的方式需要8*8个循环，那整个图像就需要Width * Height * 8 * 8次了， 这个数据量太可观了，在图像处理中任意核卷积(matlab中conv2函数)的快速实现 一文中共享的代码里提到了一种方式，大约只需要Width * Height * 8次读取，并且其cache命中率还要高很多，具体的方式可参考本文附带的代码。
继续可以优化的地方就是8*8点的浮点DCT变换了。原文提供一维DCT变换的代码如下：
for (int j = 0; j < 8; j ++)
{
out[j] = 0;
for (int i = 0; i < 8; i ++)
{
out[j] += in[i] * DCTbasis[j][i];
}
}
就是两个循环，共64次乘法和64次加法，上面的DCTbasis为固定的DCT系数矩阵。
而一维的IDCT的变换代码为：
for (int j = 0; j < PATCHSIZE; j ++)
{
out[j] = 0;
for (int i = 0; i < PATCHSIZE; i ++)
{
out[j] += in[i] * DCTbasis[i][j];
}
}
和DCT唯一的区别仅仅是DCTbasis的行列坐标相反。
这种代码一看就想到了有SSE进行优化，PATCHSIZE为8 正好是两个SSE浮点数m128的大小，乘法和加法都有对应的SSE函数，一次性可进行4个浮点加法和浮点乘法，效率当然会高很多，优化后的代码如下所示：
/// <summary>
/// 8*8的一维DCT变换及其逆变换。
/// </summary>
/// <param name="In">输入的数据。</param>
/// <param name="Out">输出的数据。</param>
/// <param name="Invert">是否进行逆变换。</param>
/// <remarks> 1、输入和输出不能相同，即不支持in-place操作。</remarks>
/// <remarks> 2、算法只直接翻译IPOL上的，利用了SSE加速。</remarks>
/// <remarks> 3、在JPEG压缩等程序中的8*8DCT变换里优化的算法乘法比较少，但不好利用SSE优化，我用那里的代码测试还比下面的慢。</remarks>
/// <remarks> 4、有关8*8 DCT优化的代码见：http://insurgent.blog.hexun.com/1797358_d.html。 </remarks>
void DCT8X81D(float *In, float *Out, bool Invert)
{
__m128 Sum, A, B;
const float *Data = (const float *)∑
A = _mm_load_ps(In);
B = _mm_load_ps(In + 4);
if (Invert == FALSE)
{
/*for (int Y = 0; Y < PATCHSIZE; Y ++)
{
Out[Y] = 0;
for (int X = 0; X < PATCHSIZE; X ++)
{
Out[Y] += In[X] * DCTbasis[Y * PATCHSIZE + X];
}
}*/
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 4)));
Out[0] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3]; // 这里是否还有更好的方式实现呢?
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 8));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 12))); // 不用一个Sum变量，用多个是不是还能提高指令级别的并行啊
Out[1] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 16));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 20)));
Out[2] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 24));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 28)));
Out[3] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 32));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 36)));
Out[4] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 40));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 44)));
Out[5] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 48));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 52)));
Out[6] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(DCTbasis + 56));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(DCTbasis + 60)));
Out[7] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
}
else
{
/*for (int Y = 0; Y < PATCHSIZE; Y ++)
{
Out[Y] = 0;
for (int X = 0; X < PATCHSIZE; X ++)
{
Out[Y] += In[X] * IDCTbasis[Y * PATCHSIZE + X];
}
}*/
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 4)));
Out[0] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 8));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 12)));
Out[1] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 16));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 20)));
Out[2] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 24));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 28)));
Out[3] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 32));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 36)));
Out[4] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 40));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 44)));
Out[5] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 48));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 52)));
Out[6] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
Sum = _mm_mul_ps(A, _mm_load_ps(IDCTbasis + 56));
Sum = _mm_add_ps(Sum, _mm_mul_ps(B, _mm_load_ps(IDCTbasis + 60)));
Out[7] = Data[0] + Data[1] + Data[2] + Data[3];
}
}
当然，简单的循环并不是效率最高的算法，在标准的JPG压缩中就有着8*8的DCT变换，哪里的计算量有着更少的乘法和加法，在 http://insurgent.blog.hexun.com/1797358_d.html 中提出代码里，只有32次乘法和更少的加法，但是由于这个代码的向量性很差，是很难用SSE进行优化的，我实测的结果时他的代码比我用SSE优化后的速度慢。
当进行2维的DCT的时候，其步骤为对每行先进行行方向的一维DCT，然后对结果转置，在对转置后的数据进行行方向一维DCT,得到的结果再次转置则为2维DCT。8*8的转置虽然直接实现基本不存在cache miss的问题，不过还是用有关的SSE来实现未尝不是个好主意，在intrinsic中提供了一个4*4浮点转置的宏_MM_TRANSPOSE4_PS，我们对这个宏稍作修改，修改后的代码如下：
// http://stackoverflow.com/questions/5200338/a-cache-efficient-matrix-transpose-program // http://stackoverflow.com/questions/16737298/what-is-the-fastest-way-to-transpose-a-matrix-In-c // https://msdn.microsoft.com/en-us/library/4d3eabky(v=vs.90).aspx // 高效的矩阵转置算法，速度约为直接编写的4倍, 整理时间 2015.10.12 inline void TransposeSSE4x4(float *Src, float *Dest) { __m128 Row0 = _mm_load_ps(Src); __m128 Row1 = _mm_load_ps(Src + 8); __m128 Row2 = _mm_load_ps(Src + 16); __m128 Row3 = _mm_load_ps(Src + 24); // _MM_TRANSPOSE4_PS(Row0, Row1, Row2, Row3); // 或者使用这个SSE的宏 __m128 Temp0 = _mm_shuffle_ps(Row0, Row1, _MM_SHUFFLE(1, 0, 1, 0)); // Row0[0] Row0[1] Row1[0] Row1[1] __m128 Temp2 = _mm_shuffle_ps(Row0, Row1, _MM_SHUFFLE(3, 2, 3, 2)); // Row0[2] Row0[3] Row1[2] Row1[3] __m128 Temp1 = _mm_shuffle_ps(Row2, Row3, _MM_SHUFFLE(1, 0, 1, 0)); // Row2[0] Row2[1] Row3[0] Row3[1] __m128 Temp3 = _mm_shuffle_ps(Row2, Row3, _MM_SHUFFLE(3, 2, 3, 2)); // Row2[2] Row2[3] Row3[2] Row3[3] Row0 = _mm_shuffle_ps(Temp0, Temp1, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0)); // Row0[0] Row1[0] Row2[0] Row3[0] Row1 = _mm_shuffle_ps(Temp0, Temp1, _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1)); // Row0[1] Row1[1] Row2[1] Row3[1] Row2 = _mm_shuffle_ps(Temp2, Temp3, _MM_SHUFFLE(2, 0, 2, 0)); // Row0[2] Row1[2] Row2[2] Row3[2] Row3 = _mm_shuffle_ps(Temp2, Temp3, _MM_SHUFFLE(3, 1, 3, 1)); // Row0[3] Row1[3] Row2[3] Row3[3] _mm_store_ps(Dest, Row0); _mm_store_ps(Dest + 8, Row1); _mm_store_ps(Dest + 16, Row2); _mm_store_ps(Dest + 24, Row3); }
本质上说，这些优化都是小打小闹，提高不了多少速度，当然还有一些可以优化的地方，比如权重和累加和的更新，最后的累加和和权重的相除得到结果等等都有有关的SSE函数可以使用。
还有一个可以优化的地方就是，在高度方向上前后两个像素8*8领域 在进行2D的DCT变换时，其第一次行方向上的DCT变换有7行的结果是可以重复利用的，如果利用这一点，则可以获得约15%的速度提示。
综合以上各种优化手段，在I5的机器上一幅512*512 的灰度图像大约处理用时为100ms左右 ，比起IPOL的demo运行速度快了很多倍了。
DCT滤波的效果上很多情况下也是相当不错的，想比NLM也毫不逊色，我们贴一些图片看下效果：
噪音图像 去噪后效果（Sigma = 10)
为显示方便，上面的图像都是设置了一定程度的缩放。
共享我改写的这个代码供大家共同学习提高，如果哪位能进一步提高算法的速度 ，也希望不吝赐教。
代码下载链接：http://files.cnblogs.com/files/Imageshop/DCT_Denosing.rar
后记： 继续优化了下8*8点的DCT里SSE代码的处理方式，改变了累加的方向，速度提高30%；然后把64次阈值处理的代码也改成SSE优化，速度提高10%；在如果考虑进行隔行隔列取样然后在DCT进行累加，经过测试基本上看不出有什么效果上的区别，但是速度大约能提高3.5倍左右；如果考虑多线程的方式，比如开个双线程，速度约能提高0.8倍，如果CPU支撑AVX，则大概又能提高0.9倍，算来算去，我感觉可以实时了。
****************************作者： laviewpbt 时间： 2015.11.14 联系QQ: 33184777 转载请保留本行信息**********************