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从一个复数点积算法看NEON的汇编优化  由 技术编辑 于 星期五, 03/21/2014 - 15:05 发表  摘要：本文通过一个真实案例（4096点双精度浮点复数点积算法），描述了使用 Zynq-7000 NEON进行算法优化的过程以及一些关键技巧，相对于使用编译器对C代码做优化，性能提升了大约4.8倍。 本文介绍的内容对需要用到NEON实现高性能计算的开发者

使用NEON加速处理，实现实时Prewitt边缘检测，640×480 @60fps硬件平台Zynq SoC，FPGA逻辑实现视频采集与视频输出，ARM SoC中使用NEON实现实时Prewitt边缘检测，整体实现640×480 @60fps 处理。图像输出使用了三重缓冲，有效避免了图像撕裂。接口：HDMI输入RGB彩色图像，VGA输出灰度图像。

在上面的一篇里文章”-02-实时Prewitt边缘检测，640×480 @60fps【ARM NEON加速】 “里，提到了实时Prewitt边缘检测的硬件平台，展示了处理效果，还分享了视频下面将详细介绍整个系统的实现过程。

下面进行Prewitt的NEON加速设计，将实现的具体思路描述一下。S0. Prewitt的C语言实现我把Prewitt算子的计算过程按下图重新进行表示： 可以看到该算法主要分为了三个步骤去实现：1. 像素灰度化，将源图像数像素点的彩色图像转换为灰度值，使用常用的公式：GRAY=(R*77+G*151+G*28)/2562. x、y方向一阶梯度计算3. 两个方向梯度均方根计算C代码：uns