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我正在尝试使用 Neon 对图像进行下采样。所以我尝试通过编写一个使用霓虹灯减去两个图像的函数来锻炼霓虹灯，我已经成功了。现在我回来使用霓虹内在函数编写双线性插值。现在我有两个问题，从一行和一列中获取 4 个像素，并且还从 4 个像素中计算插值（灰色），或者是否可以从一行和一列中的 8 个像素中计算。我试着考虑了一下，但我认为算法应该重写吗？

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

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

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

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

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

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

               dest[i*w2 + j] = gray ;
           }
  }
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Neon 肯定会帮助使用双线性过滤以任意比率进行下采样。关键是巧妙地使用 vtbl.8 指令，它能够为预加载数组中的 8 个连续目标像素执行并行查找表：

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

可以很容易地计算括号中像素的小数位置：

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

递增 vadd.8 d6, d30 ；d30 = [1 1 1 1 1 ... 1] 为原点右侧的像素等提供查找索引。

除了说明它是可能的之外，没有理由从两行获取像素，并且如果需要，该方法也可用于实现轻微失真。

在实时应用程序中使用例如 lanzcos 可能有点矫枉过正，但使用 NEON 仍然可行。较大因子的下采样当然需要（重）滤波，但可以通过迭代平均和 2:1 抽取来轻松实现，并且仅在最后使用分数采样。

对于任意8个连续像素写入，可以计算向量 

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

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

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

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

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

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

要计算整数部分，使用 8.8 位分辨率就足够了（实际上不必计算 666+[0 1 2 3 .. 7]）并将所有中间结果保存在 simd 寄存器中。

免责声明——这是概念性的伪 c / 矢量代码。在 SIMD 中，有两个并行任务需要优化：最少需要多少算术运算以及如何最小化不必要的数据混洗/复制。在这方面，具有三个寄存器方法的 NEON 也比 SSE 更适合严重的 DSP。第二个方面是乘法指令的数量，第三个优点是交错指令。

于 2013-03-19T16:10:05.987 回答
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@MarkRansom 对最近邻与 2x2 双线性插值不正确；使用 4 个像素的双线性将产生比最近邻更好的输出。他是正确的，平均适当数量的像素（如果按 > 2:1 缩放，则超过 4 个）仍然会产生更好的输出。但是，除非按整数比例进行缩放，否则 NEON 对图像下采样没有帮助。

NEON 和其他 SIMD 指令集的最大好处是能够使用相同的操作一次处理 8 或 16 个像素。通过以您的方式访问单个元素，您将失去所有 SIMD 优势。另一个问题是将数据从 NEON 移动到 ARM 寄存器是一个缓慢的操作。最好通过 GPU 或优化的 ARM 指令对图像进行下采样。

于 2013-03-19T14:46:34.107 回答