Question

我花了无数个小时试图加速我的双线性插值，但没有用。我甚至尝试了SSE版本（双版本和浮动版本），但这甚至比这个版本慢。

有没有人有任何想法？

template <typename T>
__forceinline void interp2_mx(const T& x, const T& y,
                              const T* z,
                              const int32_t& n,
                              const int32_t& mm2,
                              const int32_t& nm2,
                              T& val,
                              const T& extrapval = T(0))
{
    int64_t xp = (int64_t)(x) - 1;      // adjust for MATLAB indexing
    int64_t yp = (int64_t)(y) - 1;
    if (xp < 0 || xp > nm2 || yp < 0 || yp > mm2)
    {
        val = extrapval;
    }
    else
    {
        const T* line = z + yp * n + xp;
        T xf = x - (int64_t)(x);        
        T yf = y - (int64_t)(y);
        T x1mf = (T)1 - xf;
        T y1mf = (T)1 - yf;

        T v00 = x1mf * y1mf * (*(line));
        T v01 = xf * y1mf * (*(line + 1));     
        T v10 = x1mf * yf * (*(line + n));     
        T v11 = xf * yf * (*(line + n + 1));   
        val = v00 + v01 + v10 + v11;
    }
} 

template <typename T>
void interp2(const T* z,
             const int32_t& mz, const int32_t& nz,
             const T* xi, const T* yi,
             const int32_t& mi, const int32_t& ni,
             T* zi,
             const T& extrapval = T(0))
{
    const int32_t nzm2 = nz - 2;
    const int32_t mzm2 = mz - 2;    
    #pragma omp parallel for
    for (int m = 0; m < mi; ++m)
    {        
        T* line_zi = zi + m * ni;    
        const T* x = xi + m * ni;
        const T* y = yi + m * ni;
        for (int n = 0; n < ni; ++n, ++x, ++y, ++line_zi)
        {
            interp2_mx((*x), (*y), z, nz, mzm2, nzm2, (*line_zi));            
        }
    }
}

Answer 1

您对xf的计算执行float-to-int64_t-to-float转换。我假设您知道值在范围内，否则这将是未定义的行为（并且在数学上毫无意义）。 std::modf()可能是更好的功能，因为它直接计算所需的值。

我还认为相邻的像素具有相关的xf＆amp; x1mf值，但你重新计算它们。我不确定这一点，因为您的坐标似乎是间接存储的（(*x), (*y)）。在运行中计算它们可能更有效。由于这些指针可能会对输出进行别名，因此无法预取它们并且读取将阻塞内存总线。

如何加快我的双线性插值？

1 个答案: