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我正在android上编写一个图像处理应用程序，我正在尝试使用NDK加速它。我有以下for循环：

int x, y, c, idx;
const int pitch3 = pitch * 3;
float adj, result;

...

// px, py, u, u_bar are all float arrays of size nx*ny*3
// theta, tau, denom are float constants
// idx >= pitch3  
for(y=1;y<ny;++y)
{
  for(x=1;x<nx;++x)
  {
    for(c=0;c<3;++c)
    {
      adj = -px[idx] - py[idx] + px[idx - 3] + py[idx - pitch3];
      result = ((u[idx] - tau * adj) + tau * f[idx]) * denom;
      u_bar[idx] = result + theta * (result - u[idx]);
      u[idx] = result;
      ++idx;
    }
  }
}

我想知道是否可以加快这个循环？

我认为使用定点算术不会有太大作用，除非在非常旧的 android 手机上（我不打算针对它）。在汇编中编写它会带来很大的改进吗？

编辑：我知道我可以使用 SIMD/NEON 指令，但我认为它们并不常见......

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1 回答 1

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由于您将数组作为平面结构访问，因此 3 级循环只会增加用于 idx 的值。您可以循环 (idx = pitch3; idx < nx*ny*3; idx++)。

另一种选择是转向定点数学。您真的需要超过 64 位的动态范围吗？

于 2015-07-02T21:23:08.297 回答