近邻取样插值和其速度优化

       本文的主要内容转载自博客 《图像缩放算法 》或《图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放 上篇 近邻取样插值和其速度优化》，将其中的代码改写在自己的机器上进行实际测试，从而更加体会到代码优化的意义及方向。

正文说明：

        为了便于讨论，这里只处理24bit的RGB颜色； 

       代码使用C++，涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vs2010；

       为了代码的可读性，没有加入异常处理代码

测试环境：
Intel(R) Core(TM) i5-3570 CPU @3.40GHz  3.80GHz
测试说明：

        只测试内存数据到内存数据的缩放

缩放原理和公式图示:

 第一个缩放函数：

       一个最简单的缩放函数(插值方式为近邻取样,而且我“尽力”把它写得慢一些了。

       函数将大小为 srcWidth x srcHeight的图片缩放到 dstWidth x dst.Height的区域中。

 

 

 第二个缩放函数：

        第一个 函数并没有按照颜色数据在内存中的排列顺序读写（内部循环递增 y 行 索引），将造成CPU缓存预读失败和内存颠簸导致巨大的性能损失，（很多硬件都有这种特性， 包括缓存、内存、显存、硬盘等,优化顺序访问，随机访问时会造成巨大的性能损失） 所以先交换x,y循环的顺序：

 

第三个缩放函数：

       x*srcWidth / dstWidth 表达式中有一个除法运算，它属于很慢的操作(比一般 的加减运算慢几十倍!)，使用定点数来优化它：

 

  第四个缩放函数：

        在x的循环中y一直不变，那么可以提前计算与y相关的值；1） 可以发现srcy的值和x变量无关，可以提前到x轴循环之前；2）优化与y相关的指针计算。

 

  第五个缩放函数：

          定点数优化使函数能够处理的最大图片尺寸和缩放结果(肉眼不可察觉的误差)受到了一定的影响,这里给出一个使用浮点运算的版本,可以在有这种需求的场合使用:

 

 

  第六个缩放函数：

       注意到这样一个事实:每一行的缩放比例是固定的;那么可以预先建立一个缩放映射表格 来处理缩放映射算法。

 

针对以上六个缩放函数，对三幅图片进行不同大小的缩放，得到的测试数据如下：