java - 如何优化这个for循环的计算速度？

Question

我有点被一个难题困住了(至少对我来说是这样)。在分析我的代码时，我注意到几乎所有(单核)计算时间都被下面的单个嵌套循环(图像上的双积分)耗尽了。您认为加速其计算的最佳方式是什么？

我试图将其映射到嵌套流，但我不明白如何映射多个 if block ...尝试使用 OpenCL 在 GPU 上执行此操作是否更适合该问题？

ip 是一个 ImageJ ImageProcessor，其方法 .getPixelValue(x,y) 也非常耗费资源。但由于它属于已建立的库，因此我想尽可能避免修改它。

变量声明:

private ImageProcessor ip = null; //This type comes from ImageJ
private double area;
private double a11, a22;
private double u1, u2;
private double v1, v2;
private double y1, y2;
private static final double HALF_SQRT2 = sqrt(2.0) / 2.0;
private static final double SQRT_TINY =
    sqrt((double)Float.intBitsToFloat((int)0x33FFFFFF));

---

功能:

private double contrast (
) {
    if (area < 1.0) {
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    double c = 0.0;
    final int xmin = max((int)floor(u1), 0);
    final int xmax = min((int)ceil(v1), width - 1);
    final int ymin = max((int)floor(u2), 0);
    final int ymax = min((int)ceil(v2), height - 1);
    if ((u1 < xmin) || (xmax < v1) || (u2 < ymin) || (ymax < v2)){
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    if ((xmax <= xmin) || (ymax <= ymin)) {
        return(1.0 / SQRT_TINY);
    }
    for (int y = ymin; (y <= ymax); y++) {
        final double dy = y2 - (double)y;
        final double dy2 = dy * dy;
        for (int x = xmin; (x <= xmax); x++) {
            final double dx = y1 - (double)x;
            final double dx2 = dx * dx;
            final double d = sqrt(dx2 + dy2);
            double z = a11 * dx2 + a12 * dx * dy + a22 * dy2;
            if (z < SQRT_TINY) {
                c -= ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            z = a3 / sqrt(z);
            double d0 = (1.0 - z / SQRT2) * d;
            if (d0 < -HALF_SQRT2) {
                c -= ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            if (d0 < HALF_SQRT2) {
                c += SQRT2 * d0 * ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            d0 = (1.0 - z) * d;
            if (d0 < -1.0) {
                c += ip.getPixelValue(x, y);
                continue;
            }
            if (d0 < 1.0) {
                c += (1.0 - d0) * ip.getPixelValue(x, y) / 2.0;
                continue;
            }
        }
    }
    return(c / area);

Answer 1

您可以尝试分而治之方法。

将图像分成n 部分，并行处理。但是您必须处理出现在边界(两部分相遇的地方)的边缘情况。

或者您可以开始寻找计算(离散)积分并专为并行设计的数值算法。

更新

因为你的方法叫做contrast，我假设你正在改变图像的对比度。

可以通过具有特定 kernel 的卷积(本质上是离散二重积分，如果在二维图像上执行)对图像进行操作。 (图像过滤器)。这些操作可以在 GPU 上计算，并按数量级提高速度。您可以使用 OpenCl编写在多个 GPU 上执行的程序。