Android图形系统的分析与移植

本文对Android的图形系统底层实现技术进行研究,介绍了Android图形系统的组成。结合Surface Manager的工作原理分析了Android图形显示的实现,在进程通信原理的基础上分析了Surface Manager的实现过程,比较了在Surface和OpenGL中采用的双缓冲技术,描述了帧缓冲驱动移植的过程。

面向国产Unicore架构的Android图形系统优化

采用基于国产Unicore内核的嵌入式处理器平台,进行了Android系统移植.首先,移植实现了本地框架层的物理内存模块(PMEM)、图形显示内存分配模块(Gralloc)、块拷贝模块(Copybit)和图形处理单元驱动(GPU驱动)模块.然后,通过分析传统GPU(graphic processingunit)驱动调用过程中Linux内核态与用户态的数据交互方式,提出了一种新的访存机制,增加了Skia库到GPU驱动的访问路径,使内核态可以直接访问用户态数据,克服了传统模式中必须将用户态数据拷贝到内核态才能被内核态访问的弊端,降低了访存开销.最后,对Skia图形库的热点函数进行了优化.实验结果表明:与GPU驱动优化前相比,优化后的图形绘制性能平均加速3.08倍;Skia图形库中矩形搬运函数的运行时长缩短至原来的1/9;相比于无GPU的情况,GPU驱动优化后的图形绘制性能平均提升7.46倍.

Android显示服务器——SurfaceFlinger研究

Android操作系统目前已经广泛运用于各种移动设备。Android显示系统架构是Android的核心架构之一,在开发和测试过程中发现,Android 2.3上时常有界面冻结的情况出现,而在Android 4.0版本上,这种情况却很少出现。基于Android 4.0,通过对其显示系统核心SurfaceFlinger代码进行深入分析研究,找到了其改进点,相应地得出了Android 2.3 SurfaceFlinger现有设计所必然会导致的屏幕冻结的问题所在。

电视棒中Android图形显示的改进算法

首先简要介绍了智能电视、电视棒以及Android图形显示系统的原理。然后分析了Android图形显示系统应用到电视棒时会产生的问题,一是电视的过扫描问题,过扫描会引起图像失真,尤其是图像边缘;二是多分辨率问题,电视具有多种分辨率,但Android图形显示系统只支持固定的分辨率。最后提出了处理过扫描问题及多分辨率问题的具体算法,并进行了相关实验。实验证明了提出的改进算法确实解决了Android图形显示系统应用到电视棒时的过扫描及多分辨率的问题。

国产Unicore架构的Android系统绘图操作指令级加速优化

针对国产Unicore架构平台在二维绘图过程中内存填充操作及多种像素格式alpha混合等耗时操作,利用Unicore架构访问32byte对齐内存数据的高效性,改变内存填充操作,采用汇编技术批量填充内存,优化内存填充效率;利用单指令多数据(SIMD)协处理器的运算并发性加速改进alpha混合操作,使SK130平台能够并行完成多个像素的alpha混合,提升alpha混合效率.实验结果表明:采用汇编优化后,Android系统Canvas填充效率平均提升17%,最高达44%.采用SIMD加速技术与汇编优化相结合后,Android系统位图渲染效率平均提升34%.

基于Android平台的微型光谱仪数据传输与显示研究

光谱仪的体积庞大和笨重给户外数据采集带来了一定的困难,为了实现系统的微型化和可移动化,提出了一种基于安卓系统的便捷式光谱采集系统;该系统将光谱探测采集系统与数据显示系统相分离,将他们各自微型化并通过无线网络的方式相互通信,并以直观的图形界面将数据显示,方便用户对光谱仪进行控制和数据分析;数据的显示系统是在ARM嵌入式硬件平台上通过无线网络接收模块和JAVA软件算法编程与光谱探测信号采集系统进行通信,将数据实时的传输到光谱数据显示系统上,通过对系统软硬件的开发和试验表明该系统能够很好的完成数据的采集、传输和显示,实现了设备的移动化、智能化和微型化。

基于Android系统的微型光谱仪数据传输及图形化显示

为了满足光谱仪数据采集显示一体化、操作控制智能化的要求,提出了一种基于Android系统的微型光谱仪数据传输及图形化显示的设计方案。该方案是在Android系统平台上进行光谱仪数据采集与嵌入式设备间的串口通信,将采集得到的数据以光谱图的形式显示,并支持数据及图片的保存功能。实验结果表明,该光谱仪可以在Android系统下以115 200bit/s的速度高效采集光谱数据,实时地将数据以光谱图的形式显示出来,并支持数据保存及读取的操作。

Android题库系统中多种题型的设计与实现

【目的】针对不同的科目,有不同的题目类型,对图片的要求也不相同,为了将题库系统设计成可以适合多个学科的平台,特对多种题型进行研究。【方法】借助Android平台,对不同的题型给出了解决的方法。【结果】给出了不同题型在Android题库中的实现方法。【结论】本文旨在将各种方法应用于题库系统中,以找出最佳的显示方法,让题库系统可以适应更多的学科,为其它类别的考试题库系统提供了一个框架,以及一个可以参考的模板与依据。

移动端代替算法的并行优化

研究DES的S盒代替算法,针对Android平台,利用并行思想,结合Android基于共享内存的并行框架提出并行查表代替算法,并对代替算法进行优化。在Renderscript框架下合理利用移动端GPU,能有效地提高代替算法速度。实验结果验证了该算法的优势,相对于移动端串行代替算法,该优化方案在密文长度高于6KB时,具有优势。密文长度超过300KB,相对于传统串行算法的加速比为10。

SurfaceFlinger在X Window系统环境下的运行方案

本文给出一种将Android图形系统SurfaceFlinger移植到桌面Linux发行版的X Window系统环境下运行的方案.在X Window系统环境下运行的SurfaceFlinger可使Android运行环境中以本地进程形式的Android应用进程的UI界面显示到X Window的窗口中.使用Mesa作为Open GL ES实现并使Mesa EGL兼容Android的本地窗口ANative Window,同时借助Androidx86的gralloc.drm.so模块,实现了Android应用程序的UI渲染过程SurfaceFlinger的图像合成过程能够使用GPU进行硬件加速.另外,用X11的DRI2扩展协调SurfaceFlinger的窗口和X Server的DDX驱动,使合成后的图像能高效地更新到窗口中,避免了SurfaceFlinger的图像缓存由独立显存到系统内存的拷贝过程.经实验,在本移植方案下,第三方3D基准测试软件San-Angeles能达到60FPS的帧率.相比于已有方案,本方案的架构更加简洁高效,且支持硬件加速.