图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放 中篇 二次线性插值和三次卷积插值
HouSisong@GMail.com 2006255.12.13
(2009.03.07 可以到这里下载缩放算法的完整的可以编译的项目源代码: http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/07/3967270.aspx )
(2007.11.12 替换了二次线性插值的实现(以前偷懒使用了一个近似公式），改进后在图片边缘的插值效果更好(包括三次卷积插值的边界也更精确)；
(2007.09.14 修正三次卷积的MMX版本中表的精度太低(7bit),造成卷积结果误差较大的问题,该版本提高了插值质量,并且速度加快12-25%)
(2007.09.07 PicZoom_ThreeOrder2和PicZoom_ThreeOrder_MMX在缩放的图片宽或高
小于3个像素的时候有一个Bug(边界计算错误);将unsigned long xrIntFloat_16,
yrIntFloat_16的定义改成long xrIntFloat_16,yrIntFloat_16就可以了)
(2007.07.02 ThreeOrder2_Fast一点小的改进,加快14%)
(2007.06.18 优化PicZoom_BilInear_MMX的实现(由138.5fps提高到147.9fps),
并添加更快的两路展开的实现版本BilInear_MMX_expand2函数；
补充新的SSE2的实现PicZoom_BilInear_SSE2函数)
(2007.06.06 更新测试数据,编译器由vc6改为vc2005,CPU由赛扬2G改为AMD64x2 4200+(2.1G) )
(2007.03.06 更新)
tag:图像缩放,速度优化,定点数优化,近邻取样插值,二次线性插值,三次线性插值,
MipMap链,三次卷积插值,MMX,SSE,SSE2,CPU缓存优化
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
补充 使用SSE2优化
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800*600缩放到1024*768; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快
A:近邻取样插值、二次线性插值、三次卷积插值 缩放效果对比
原图 近邻取样缩放到0.6倍 近邻取样缩放到1.6倍
二次线性插值缩放到0.6倍 二次线性插值缩放到1.6倍
三次卷积插值缩放到0.6倍 三次卷积插值缩放到1.6倍
原图 近邻取样缩放到8倍 二次线性插值缩放到8倍 三次卷积插值缩放到8倍 二次线性插值(近似公式)
近邻取样插值缩放简单、速度快，但很多时候缩放出的图片质量比较差(特别是对于人物、景色等),
图片的缩放有比较明显的锯齿；使用二次或更高次插值有利于改善缩放效果；
B: 首先定义图像数据结构:
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];
}
二次线性插值缩放：
C: 二次线性插值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)
缩放映射原理:
(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)坐标点(Sx,Sy为浮点数)附近的情况；
对于近邻取样插值的缩放算法，直接取Color0颜色作为缩放后点的颜色；
二次线性插值需要考虑(Sx,Sy)坐标点周围的4个颜色值Color0/Color1/Color2/Color3，
把(Sx,Sy)到A/B/C/D坐标点的距离作为系数来把4个颜色混合出缩放后点的颜色；
( u=Sx-floor(Sx); v=Sy-floor(Sy); 说明:floor函数的返回值为小于等于参数的最大整数 )
二次线性插值公式为:
tmpColor0=Color0*(1-u) + Color2*u;
tmpColor1=Color1*(1-u) + Color3*u;
DstColor =tmpColor0*(1-v) + tmpColor2*v;
展开公式为:
pm0=(1-u)*(1-v);
pm1=v*(1-u);
pm2=u*(1-v);
pm3=u*v;
则颜色混合公式为:
DstColor = Color0*pm0 + Color1*pm1 + Color2*pm2 + Color3*pm3;
参数函数图示：
二次线性插值函数图示
对于上面的公式，它将图片向右下各移动了半个像素，需要对此做一个修正；
=> Sx=(Dx+0.5)*SW/DW-0.5; Sy=(Dy+0.5)*SH/DH-0.5;
而实际的程序,还需要考虑到边界(访问源图片可能超界)对于算法的影响,边界的处理可能有各种
方案(不处理边界或边界回绕或边界饱和或边界映射或用背景颜色混合等;文章中默认使用边界饱和来处理超界);
比如:边界饱和函数:
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: 二次线性插值缩放算法的一个参考实现：PicZoom_BilInear0
该函数并没有做什么优化，只是一个简单的浮点实现版本；
{
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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear0 8.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
E: 把PicZoom_BilInear0的浮点计算改写为定点数实现：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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear1 17.7 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
F: 二次线性插值需要考略边界访问超界的问题，我们可以将边界区域和内部区域分开处理，这样就可以优化内部的插值实现函数了：比如不需要判断访问超界、减少颜色数据复制、减少一些不必要的重复坐标计算等等
{
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;
//计算出需要特殊处理的边界
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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear2 43.4 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
(F'补充:
如果不想处理边界访问超界问题，可以考虑扩大源图片的尺寸，加一个边框 (“哨兵”优化)；
这样插值算法就不用考虑边界问题了，程序写起来也简单很多!
如果对缩放结果的边界像素级精度要求不是太高，我还有一个方案，一个稍微改变的缩放公式:
Sx=Dx*(SW-1)/DW； Sy=Dy*(SH-1)/DH； (源图片宽和高:SW>=2;SH>=2)
证明这个公式不会造成内存访问超界:
要求Dx=DW-1时: 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，按这个公式的一个简单实现: (缩放效果见前面的"二次线性插值(近似公式)"图示)
{
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:利用单指令多数据处理的MMX指令一般都可以加快颜色的运算；在使用MMX改写之前，利用
32bit寄存器(或变量)来模拟单指令多数据处理；
数据储存原理:一个颜色数据分量只有一个字节,用2个字节来储存单个颜色分量的计算结果，
对于很多颜色计算来说精度就够了；那么一个32bit寄存器(或变量)就可以储存2个计算出的
临时颜色分量；从而达到了单个指令两路数据处理的目的;
单个指令两路数据处理的计算:
乘法： ((0x00AA*a)<<16) | (0x00BB*a) = 0x00AA00BB * a
可见只要保证0x00AA*a和0x00BB*a都小于(1<<16)那么乘法可以直接使用无符号数乘法了
加法: ((0x00AA+0x00CC)<<16) | (0x00BB+0x00DD) = 0x00AA00BB + 0x00CC00DD
可见只要0x00AA+0x00CC和0x00BB+0x00DD小于(1<<16)那么加法可以直接使用无符号数加法了
(移位、减法等稍微复杂一点,因为这里没有用到就不推倒运算公式了)
{
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;
//计算出需要特殊处理的边界
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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear_Common 65.3 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
H:使用MMX指令改写: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;
//计算出需要特殊处理的边界
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
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_BilInear_MMX 132.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
H' 对BilInear_MMX简单改进: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;
//计算出需要特殊处理的边界
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
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_Bilinear_MMX_Ex 157.0 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
I: 把测试成绩放在一起：
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//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
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
补充Intel Core2 4400上的测试成绩:
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//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
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
三次卷积插值:
J: 二次线性插值缩放出的图片很多时候让人感觉变得模糊(术语叫低通滤波)，特别是在放大
的时候；使用三次卷积插值来改善插值结果；三次卷积插值考虑映射点周围16个点(4x4)的颜色来
计算最终的混合颜色，如图；
P(0,0)所在像素为映射的点，加上它周围的15个点，按一定系数混合得到最终输出结果；
混合公式参见PicZoom_ThreeOrder0的实现；
插值曲线公式sin(x*PI)/(x*PI),如图:
三次卷积插值曲线sin(x*PI)/(x*PI) （其中PI=3.1415926...）
K:三次卷积插值缩放算法的一个参考实现：PicZoom_ThreeOrder0
该函数并没有做过多的优化，只是一个简单的浮点实现版本;
inline double SinXDivX(double x)
{
//该函数计算插值曲线sin(x*PI)/(x*PI)的值 //PI=3.1415926535897932385;
//下面是它的近似拟合表达式
const float a = -1; //a还可以取 a=-2,-1,-0.75,-0.5等等，起到调节锐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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_ThreeOrder0 3.6 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
L: 使用定点数来优化缩放函数;边界和内部分开处理；对SinXDivX做一个查找表;对border_color做一个查找表；
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;
//颜色查表
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;
//计算出需要特殊处理的边界
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;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//速度测试:
//==============================================================================
// PicZoom_ThreeOrder_Common 16.9 fps
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
M: 用MMX来优化ThreeOrder_Common函数: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;
//计算出需要特殊处理的边界
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
}
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//速度测试:
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// PicZoom_ThreeOrder_MMX 34.3 fps
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N：将测试结果放到一起：
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//CPU: AMD64x2 4200+(2.37G) zoom 800*600 to 1024*768
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// 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
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补充Intel Core2 4400上的测试成绩:
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//CPU: Intel Core2 4400(2.00G) zoom 800*600 to 1024*768
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// 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
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