基于ARM的图像几何变换算法库实现和优化技术研究

高性能原语基础算法库(Intel■Integrated Performance Primitives, Intel IPP)是面向信号、图像处理领域的高性能多媒体加速库。然而,截至目前,暂时没有基于ARM架构的高性能IPP库。文中针对镜像变换、重映射、仿射、透视变换等基础图像几何变换算法,实现了一个基于ARM计算平台的高性能算法库PerfIPP,并通过SIMD汇编优化、内存对齐、数据预计算、高性能矩阵转置等优化技术,显著提升了上述算法的性能。同时,通过对比不同指令组合、不同指令排列、不同取数存储方式等所带来的性能差异,总结图像几何变换算法在ARM计算平台上实现与优化的关键技术。实验结果表明,在华为鲲鹏920平台上,相比开源计算机视觉库OpenCV,PerfIPP在满足精度要求的同时,在上述基础图像几何变换上获得了108.08%~435.5%的性能提升,并达到了在英特尔至强E5-2640处理器上Intel IPP库平均性能的83.79%。