Fatal编程技术网

Image processing 可分离高斯模糊-优化垂直通道

image-processing x86

Image processing 可分离高斯模糊-优化垂直通道,image-processing,x86,sse,simd,gaussianblur,Image Processing,X86,Sse,Simd,Gaussianblur,我已经实现了可分离高斯模糊。通过SIMD处理，水平孔型相对容易优化。然而，我不知道如何优化垂直传球 访问元素对缓存不是很友好，填充SIMD通道将意味着读取许多不同的像素。我正在考虑转置图像，运行水平传递，然后转置图像，但是，我不确定是否会因为两个转置操作而获得任何改进 我有相当大的图像，分辨率为16k，内核大小为19，所以垂直通道增益的矢量化约为15% 我的垂直过程如下所示（它是输入到T的sinde泛型类，可以是uint8\u T或float）： intystart=kernelHalfSize

我已经实现了可分离高斯模糊。通过SIMD处理，水平孔型相对容易优化。然而，我不知道如何优化垂直传球

访问元素对缓存不是很友好，填充SIMD通道将意味着读取许多不同的像素。我正在考虑转置图像，运行水平传递，然后转置图像，但是，我不确定是否会因为两个转置操作而获得任何改进

我有相当大的图像，分辨率为16k，内核大小为19，所以垂直通道增益的矢量化约为15%

我的垂直过程如下所示（它是输入到T的sinde泛型类，可以是uint8\u T或float）：

intystart=kernelHalfSize；
int xStart=kernelHalfSize；
int yEnd=input.GetWidth（）-kernelHalfSize；
int xEnd=input.GetHeigh（）-kernelHalfSize；
常量T*inData=input.GetData（）.data（）；
V*outData=output.GetData（）.data（）；
int kn=内核半尺寸*2+1；
int kn4=kn-kn%4；
对于（int y=yStart；y