Introduction

speed_histogram_algorithm_framework

• 局部直方图加速框架，内部使用了一些近似计算及指令集加速(SSE)，可以快速处理中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、表面模糊等算法。

resources

• SSE优化相关的资源。

PC的CPU为I7-8770，64位。

OpenCV版本为3.4.0

速度测试时，跑了10个loop。

测试速度时VS的配置图如下：

• sse_implementation_of_common_functions_in_image_processing.cpp 多个图像处理中常用函数的SSE实现。
• speed_rgb2gray_sse.cpp 使用sse加速RGB和灰度图转换算法，相比于OpenCV系统函数有2-3倍加速。算法原理：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/94456945 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言实现+单线程	4032*3024	9.39ms
4次循环展开+单线程	4032*3024	8.74ms
SSE优化+单线程	4032*3024	4.57ms

• speed_gaussian_filter_sse.cpp 使用sse加速高斯滤波算法。算法原理：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/95212099 。速度测试效果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言普通实现+单线程	4032*3024	290.43ms
SSE优化+单线程	4032*3024	265.96ms

• speed_integral_graph_sse.cpp 使用SSE加速积分图运算，但是在PC上并没有速度提升，算法原理请看：https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/6897233.html 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言实现+单线程	4032*3024	66.66ms
C语言实现+4线程	4032*3024	65.34ms
SSE优化+单线程	4032*3024	66.10ms
SSE优化+4线程	4032*3024	66.20ms

• speed_vibrance_algorithm.cpp 使用SSE加速自然饱和度算法，加速幅度巨大，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/95998524 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言实现+单线程	4032*3024	70.17ms
浮点数改成整形运算+单线程	4032*3024	36.30ms
SSE优化+单线程	4032*3024	8.72ms

• speed_sobel_edgedetection_sse.cpp 使用SSE加速Sobel边缘检测算法，加速幅度巨大，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/96282437 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言实现+单线程	4032*3024	192.01ms
浮点数改成整形运算+单线程	4032*3024	91.20ms
SSE优化+单线程	4032*3024	21.14ms

• speed_skin_detection_sse.cpp 使用SSE加速肤色检测算法，加速幅度较大，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/96480275 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
C语言实现+单线程	4272*2848	20.19ms
SSE优化+单线程	4272*2848	4.22ms

• speed_common_functions.cpp 对图像处理的一些常用函数的快速实现，个别使用了SSE优化。
• speed_max_filter_sse.cpp 使用speed_histogram_algorithm_framework框架实现最大值滤波，半径越大越明显。原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/97280807 。运行的时候记得把工程属性中的sdl检查关掉，不然会报一个变量未初始化的错误。速度测试效果如下:

优化方式	图像分辨率	半径	速度
C语言实现+单线程	4272*2848	7	9445.90ms
SSE优化+单线程	4272*2848	7	2234.55ms
C语言实现+单线程	4272*2848	9	14468.76ms
SSE优化+单线程	4272*2848	9	2221.68ms
C语言实现+单线程	4272*2848	11	23069.10ms
SSE优化+单线程	4272*2848	11	2180.95ms

• speed_box_filter_sse.cpp 使用speed_histogram_algorithm框架实现O(1)最大值滤波，使用了SSE优化，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/98075712 。运行方法和speed_max_filter_sse.cpp相同，速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	半径	速度
C语言实现+单线程	4272*2848	11	163.16ms
SSE优化+单线程	4272*2848	11	123.83ms
C语言实现+单线程	4272*2848	21	167.81ms
SSE优化+单线程	4272*2848	21	126.98ms
C语言实现+单线程	4272*2848	31	168.62ms
SSE优化+单线程	4272*2848	31	126.17ms

• speed_multi_scale_detail_boosting_see.cpp 在speed_box_filter_sse.cpp提供的盒子滤波sse优化的基础上，进一步使用指令集实现了对论文《DARK IMAGE ENHANCEMENT BASED ON PAIRWISE TARGET CONTRAST AND MULTI-SCALE DETAIL BOOSTING》的算法优化。算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/98485746 。在CoreI7-3770速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	半径	速度
C语言实现+单线程	4272*2848	7	206.00ms
SSE优化+单线程	4272*2848	7	57.12ms

• speed_median_filter_3x3_sse.cpp SSE急速优化3*3中值滤波，取得了比OpenCV3.1.0快9-10倍的加速效果，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/98617050 。速度测试效果如下：

优化方式	图像分辨率	半径	速度
C语言实现	4272*2848	3	5103.22ms
C语言实现+优化排序	4272*2848	3	749.43ms
SSE优化	4272*2848	3	10.26ms
OpenCV3.1.0自带的函数	4272*2848	3	100.09ms

• speed_rgb2yuv_sse.cpp SSE极致优化RGB和YUV图像空间互转，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/99545096 。YUV2RGB的SSE高级优化我讲了原理和方法，因为我时间有限就不提供这个函数源码了，速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	速度
RGB2YUV C语言实现	4272*2848	45.57ms
RGB2YUV SSE初级优化	4272*2848	17.06ms
RGB2YUV SSE高级优化	4272*2848	13.52ms
YUV2RGB C语言实现	4272*2848	81.05ms
YUV2RGB SSE初级优化	4272*2848	14.95ms

• speed_bicubic_zoom_sse.cpp SSE优化三次立方插值算法，算法原理请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/100119653 。速度测试结果如下：

优化方式	图像分辨率	插值后大小	速度
C语言原始算法实现	4272*2848	长宽均为原始1.5倍	1856.29ms
C语言实现+查表优化+边界优化	4272*2848	长宽均为原始1.5倍	839.10ms
SSE优化+边界优化	4272*2848	长宽均为原始1.5倍	315.70ms
OpenCV3.1.0自带的函数	4272*2848	长宽均为原始1.5倍	118.77ms

维护了一个微信公众号，分享论文，算法，比赛，生活，欢迎加入。

• 图片要是没加载出来直接搜GiantPandaCV 就好。