Performance 使用“英特尔IPP”将具有n位深度的图像转换为16位深度的图像。（其中8<；n<；16）

我需要对输入图像数据调用以下Intel IPP方法

• 单色射线
• iPilutPalette
• iPiscale（仅适用于16位图像）
• 伊皮克比
• 伊皮塞特
• 伊皮亚法康

到目前为止，我一直在使用这种方法的8位和16位版本。但现在我们也允许12位图像作为输入。对于ippilutplate，我发现我们可以传递我们正在处理的位大小。但是对于其他API，我们没有它

我想到的一种方法是将深度在8到16位之间的图像转换为16位图像，然后继续处理结果。我相信，iPiscale会执行这样的转换。但除了8、16和32之外，我找不到一种对比特深度有效的方法

有没有办法执行此转换

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或者可以对位深度不是8位和16位的图像调用前面提到的API吗？

数据类型基于处理器体系结构。通常情况下，它们是该值的分数或倍数

因此，现代CPU和现代编程语言中没有12位数据类型。您有64、32、16、8个可寻址内存

但是没有人会阻止你将少量的比特放入寄存器

因此，如果您想存储12位，通常将其存储在16位类型的较低12位中

这就是为什么图像处理算法通常支持8，16，。。。一点您可以使用任何16位算法处理12位强度信息，就像处理16位强度信息一样

在某些情况下，您可以将12位信息缩放为16位。但在大多数情况下，这是不必要的

将12位缩放到16位是一个简单的数学问题<代码>12位U值/（2^12-1）=16位U值/（2^16-1）。

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当然，您也可以将您的12位值引用到图像中的最大值，而不是

2^12

。那么您将始终使用完整的16位

您的10位或12位图像很可能是使用每个样本16位存储的。如果是这样，您可以将其视为16位图像，但其中的最大值是1024或4092，而不是65k。@CrisLuengo感谢您的回答。不过，只有一个问题，如果我们最终对12位和16位使用相同的内存量，那么使用12位图像的优势是什么？@sajas没有优势。这只是一个量化的问题。大多数相机只有8、10或12位ADC。因此，对于12位分辨率，任何强度值都将在区间[04095]内。他们没有理由将其扩展到16位。是否有任何未压缩的存储格式将10位或12位组件分组打包？e、 g.6*12位=72位=每2像素9字节（对于yuv444或rgb，无子采样）。我检查了FFmpeg源代码，在内部，高深度格式似乎对每个组件都有一个完整的字节数。（）@PeterCordes：我不是压缩方面的专家，但我想如果不压缩位，利用图像中的冗余可能会更容易。例如，MPEG编码像素块的移位，如果这些像素被压缩，这可能很难做到。图像压缩的目标是输出具有尽可能高的信息内容的比特流。因此，输出流将以某种方式进行压缩（例如哈夫曼编码），但该输出流不再是每像素位数的固定值。@CrisLuengo；我问的是未压缩的格式，例如，在高深度视频模式下的视频RAM中，或者在OpenGL纹理中，专用硬件将对其进行处理。有了硬件支持，从一组连续像素的位字段中解包组件不是问题。