如何在Kotlin中加速将短裤转换为位图的数组

Question

我使用供应商API从深度传感器接收数据。该API以短裤数组的形式提供图像，但是来自传感器的原始数据是uint8数组，这会导致图像损坏，我需要重新排列数组才能正确显示图像。另外，我必须对此图像进行着色以显示该图像的深度。此操作导致在CPU上花费大量时间，并且我每秒只能显示几帧。有什么办法可以提高转换速度？

我从ImageView迁移到SurfaceView，以减少在UI线程上花费的时间，并且我在单独的线程上执行此代码。现在，UI可以响应，但是仍然需要将近200-300ms的时间将此帧转换为int数组并对其进行着色，然后将其转换为位图。

    private fun getColors(value: Int, max: Int): IntArray {
        val rgb = IntArray(3)

        val range = value * 7 * 256 / max

        if (range < 256) {
            rgb[2] = range % 256
        } else if (range < 2 * 256) {
            rgb[1] = range % 256
            rgb[2] = 255
        } else if (range < 3 * 256) {
            rgb[1] = 255
            rgb[2] = 255 - range % 256
        } else if (range < 4 * 256) {
            rgb[0] = range % 256
            rgb[1] = 255
            rgb[2] = 0
        } else if (range < 5 * 256) {
            rgb[0] = 255
            rgb[1] = 255 - range % 256
        } else if (range < 6 * 256) {
            rgb[0] = 255
            rgb[1] = 0
            rgb[2] = range % 256
        } else {
            rgb[0] = 255
            rgb[1] = if(range > 7*255) 255 else range % 256
            rgb[2] = 255
        }

        return rgb
    }

    private fun updateDepthImage(depth: DepthImage): Bitmap {
        val table = depth.data //array of shorts
        val inttab = IntArray(table.size / 2)


    // Correct align of the table and convert it to table of Int 
        for (i in 0 until table.size / 2) {
            var sum = (table[2 * i].toInt() and 0xff) + (table[2 * i + 1].toInt() and 0xFF shl 8)//*255/2367;
            if (sum > 10000) {
                sum = 10000
            }
            inttab[i] = sum
        }
        val max = 10000

    // Color correction
        for (i in inttab.indices) {
            val rgb = getColors(inttab[i], max)
            val color = -0x1000000 or (rgb[0] shl 16) or (rgb[1] shl 8) or rgb[2]
            inttab[i] = color
        }

        val bitmap = Bitmap.createBitmap(inttab, 640, 480, Bitmap.Config.ARGB_8888)

        return bitmap
    }