Introduction

speed_histogram_algorithm_framework

  • 局部直方图加速框架,内部使用了一些近似计算及指令集加速(SSE),可以快速处理中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、表面模糊等算法。

resources

  • SSE优化相关的资源。

PC的CPU为I5-3230,64位。

OpenCV版本为3.4.0

  • sse_implementation_of_common_functions_in_image_processing.cpp 多个图像处理中常用函数的SSE实现。
  • speed_rgb2gray_sse.cpp 使用sse加速RGB和灰度图转换算法,相比于OpenCV系统函数有接近2倍加速。算法原理:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/105338621 。速度测试结果如下:
分辨率 优化 循环次数 速度
4032x3024 原始实现 100 34.87ms
4032x3024 第一版优化 100 23.10ms
4032x3024 OpenCV 自带函数 100 18.23ms
4032x3024 第二版优化 100 17.76ms
4032x3024 第三版(SSE)优化 100 10.54ms

-------------------------------------------------------------------------需要重测--------------------------------------------------------------------

优化方式 图像分辨率 速度
C语言普通实现+单线程 4032*3024 290.43ms
SSE优化+单线程 4032*3024 265.96ms
优化方式 图像分辨率 速度
C语言实现+单线程 4032*3024 66.66ms
C语言实现+4线程 4032*3024 65.34ms
SSE优化+单线程 4032*3024 66.10ms
SSE优化+4线程 4032*3024 66.20ms
优化方式 图像分辨率 速度
C语言实现+单线程 4032*3024 70.17ms
浮点数改成整形运算+单线程 4032*3024 36.30ms
SSE优化+单线程 4032*3024 8.72ms
优化方式 图像分辨率 速度
C语言实现+单线程 4032*3024 192.01ms
浮点数改成整形运算+单线程 4032*3024 91.20ms
SSE优化+单线程 4032*3024 21.14ms
优化方式 图像分辨率 速度
C语言实现+单线程 4272*2848 20.19ms
SSE优化+单线程 4272*2848 4.22ms
  • speed_common_functions.cpp 对图像处理的一些常用函数的快速实现,个别使用了SSE优化。
  • speed_max_filter_sse.cpp 使用speed_histogram_algorithm_framework框架实现最大值滤波,半径越大越明显。原理请看:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/97280807 。运行的时候记得把工程属性中的sdl检查关掉,不然会报一个变量未初始化的错误。速度测试效果如下:
优化方式 图像分辨率 半径 速度
C语言实现+单线程 4272*2848 7 9445.90ms
SSE优化+单线程 4272*2848 7 2234.55ms
C语言实现+单线程 4272*2848 9 14468.76ms
SSE优化+单线程 4272*2848 9 2221.68ms
C语言实现+单线程 4272*2848 11 23069.10ms
SSE优化+单线程 4272*2848 11 2180.95ms
优化方式 图像分辨率 半径 速度
C语言实现+单线程 4272*2848 11 163.16ms
SSE优化+单线程 4272*2848 11 123.83ms
C语言实现+单线程 4272*2848 21 167.81ms
SSE优化+单线程 4272*2848 21 126.98ms
C语言实现+单线程 4272*2848 31 168.62ms
SSE优化+单线程 4272*2848 31 126.17ms
  • speed_multi_scale_detail_boosting_see.cpp 在speed_box_filter_sse.cpp提供的盒子滤波sse优化的基础上,进一步使用指令集实现了对论文《DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING》的算法优化。算法原理请看:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/98485746 。在CoreI7-3770速度测试结果如下:
优化方式 图像分辨率 半径 速度
C语言实现+单线程 4272*2848 7 206.00ms
SSE优化+单线程 4272*2848 7 57.12ms
优化方式 图像分辨率 半径 速度
C语言实现 4272*2848 3 5103.22ms
C语言实现+优化排序 4272*2848 3 749.43ms
SSE优化 4272*2848 3 10.26ms
OpenCV3.1.0自带的函数 4272*2848 3 100.09ms
  • speed_rgb2yuv_sse.cpp SSE极致优化RGB和YUV图像空间互转,算法原理请看:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/99545096 。YUV2RGB的SSE高级优化我讲了原理和方法,因为我时间有限就不提供这个函数源码了,速度测试结果如下:
优化方式 图像分辨率 速度
RGB2YUV C语言实现 4272*2848 45.57ms
RGB2YUV SSE初级优化 4272*2848 17.06ms
RGB2YUV SSE高级优化 4272*2848 13.52ms
YUV2RGB C语言实现 4272*2848 81.05ms
YUV2RGB SSE初级优化 4272*2848 14.95ms
优化方式 图像分辨率 插值后大小 速度
C语言原始算法实现 4272*2848 长宽均为原始1.5倍 1856.29ms
C语言实现+查表优化+边界优化 4272*2848 长宽均为原始1.5倍 839.10ms
SSE优化+边界优化 4272*2848 长宽均为原始1.5倍 315.70ms
OpenCV3.1.0自带的函数 4272*2848 长宽均为原始1.5倍 118.77ms

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