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        PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化-搜索邊緣。
        

        

        PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化-搜索邊緣。
        

        

         更新時(shí)間：2025-09-20 文章作者：未知 信息來(lái)源：網(wǎng)絡(luò) 閱讀次數(shù)：次 
        

        


        

        

        

        

        




         


         
                 

        導(dǎo)讀Adobe Photoshop，簡(jiǎn)稱(chēng)“PS”，是由Adobe Systems開(kāi)發(fā)和發(fā)行的圖像處理軟件。Photoshop主要處理以像素所構(gòu)成的數(shù)字圖像。使用其眾多的編修與繪圖工具，可以有效地進(jìn)行圖片...
        Adobe Photoshop，簡(jiǎn)稱(chēng)“PS”，是由Adobe Systems開(kāi)發(fā)和發(fā)行的圖像處理軟件。Photoshop主要處理以像素所構(gòu)成的數(shù)字圖像。使用其眾多的編修與繪圖工具，可以有效地進(jìn)行圖片編輯工作。ps有很多功能，在圖像、圖形、文字、視頻、出版等各方面都有涉及。
              之所以不寫(xiě)系列文章一、系列文章二這樣的標(biāo)題，是因?yàn)槲也恢牢夷軋?jiān)持多久。我知道我對(duì)事情的表達(dá)能力和語(yǔ)言的豐富性方面的天賦不高。而一段代碼需要我去用心的把他從基本原理--》初步實(shí)現(xiàn)--》優(yōu)化速度 等過(guò)程用文字的方式表述清楚，恐怕不是一件很容易的事情。 
              我所掌握的一些Photoshop中的算法,不能說(shuō)百分之一百就是正確的，但是從執(zhí)行的效果中，大的方向肯定是沒(méi)有問(wèn)題的。
              目前，從別人的文章、開(kāi)源的代碼以及自己的思考中我掌握的PS的算法可能有近100個(gè)吧。如果時(shí)間容許、自身的耐心容許，我會(huì)將這些東西慢慢的整理開(kāi)來(lái)，雖然在很多人看來(lái)，這些算法并不具有什么研究的價(jià)值了，畢竟人家都已經(jīng)商業(yè)化了。說(shuō)的也有道理，我姑且把他作為自我欣賞和自我滿(mǎn)足的一種方式吧。
              今天，我們講講查找邊緣算法。可能我說(shuō)了原理，很多人就不會(huì)看下去了，可有幾人層仔細(xì)的研究過(guò)呢。
        　　先貼個(gè)效果圖吧：
            PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化---》查找邊緣。
        　　原理：常見(jiàn)的Sobel邊緣算子的結(jié)果進(jìn)行反色即可。
              為了能吸引你繼續(xù)看下去，我先給出我的代碼的執(zhí)行速度： 針對(duì)3000*4000*3的數(shù)碼圖片，處理時(shí)間300ms。
              何為Sobel，從百度抄幾張圖過(guò)來(lái)了并修改地址后： 
                             PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化---》查找邊緣。       
        　　對(duì)上面兩個(gè)式子不做過(guò)多解釋?zhuān)阒恍枰榔渲蠥為輸入圖像，把G作為A的輸出圖像就可以了，最后還要做一步： G=255-G，就是查找邊緣算法。
              查找邊緣類(lèi)算法都有個(gè)問(wèn)題，對(duì)圖像物理邊緣處的像素如何處理，在平日的處理代碼中，很多人就是忽略四個(gè)邊緣的像素，作為專(zhuān)業(yè)的圖像處理軟件，這可是違反最基本的原則的。對(duì)邊緣進(jìn)行的單獨(dú)的代碼處理，又會(huì)給編碼帶來(lái)冗余和繁瑣的問(wèn)題。解決問(wèn)題的最簡(jiǎn)單又高效的方式就是采用哨兵邊界。
              寫(xiě)多了特效類(lèi)算法的都應(yīng)該知道，除了那種對(duì)單個(gè)像素進(jìn)行處理的算法不需要對(duì)原始圖像做個(gè)備份（不一定去全局備份），那些需要領(lǐng)域信息的算法由于算法的前一步修改了一個(gè)像素，而算法的當(dāng)前步需要未修改的像素值，因此，一般這種算法都會(huì)在開(kāi)始前對(duì)原始圖像做個(gè)克隆，在計(jì)算時(shí)，需要的領(lǐng)域信息從克隆的數(shù)據(jù)中讀取。如果這個(gè)克隆的過(guò)程不是完完全全的克隆，而是擴(kuò)展適當(dāng)邊界后再克隆，就有可能解決上述的邊界處理問(wèn)題。
        　　比如對(duì)下面的一個(gè)圖，19×14像素大小，我們的備份圖為上下左右各擴(kuò)展一個(gè)像素的大小，并用邊緣的值填充，變?yōu)?1*16大小：
             PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化---》查找邊緣。      PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化---》查找邊緣。
        　　這樣，在計(jì)算原圖的3*3領(lǐng)域像素時(shí)，從擴(kuò)展后的克隆圖對(duì)應(yīng)點(diǎn)取樣，就不會(huì)出現(xiàn)不在圖像范圍內(nèi)的問(wèn)題了，編碼中即可以少很多判斷，可讀性也加強(qiáng)了。
              在計(jì)算速度方面，注意到上面的計(jì)算式G中有個(gè)開(kāi)方運(yùn)算，這是個(gè)耗時(shí)的過(guò)程，由于圖像數(shù)據(jù)的特殊性，都必須是整數(shù)，可以采用查找表的方式優(yōu)化速度，這就需要考慮表的建立。
               針對(duì)本文的具體問(wèn)題，我們分兩步討論，第一：針對(duì)根號(hào)下的所有可能情況建立查找表。看看GX和GY的計(jì)算公式，考慮下兩者的平方和的最大值是多少，可能要考慮一會(huì)吧。第二：就是只建立0^2到255^2范圍內(nèi)的查找表，然后確保根號(hào)下的數(shù)字不大于255^2。為什么可以這樣做，就是因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)的最大值就是255，如果根號(hào)下的數(shù)字大于255^2，在求出開(kāi)方值后，還是需要規(guī)整為255的。因此，本算法中應(yīng)該取后者。
        private void CmdFindEdgesArray_Click(object sender, EventArgs e)
{    int X, Y;    int Width, Height, Stride, StrideC, HeightC;    int Speed, SpeedOne, SpeedTwo, SpeedThree;    int BlueOne, BlueTwo, GreenOne, GreenTwo, RedOne, RedTwo;    int PowerRed, PowerGreen, PowerBlue;
    Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image;    if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的圖像格式.");    byte[] SqrValue = new byte[65026];    for (Y = 0; Y < 65026; Y++) SqrValue[Y] = (byte)(255 - (int)Math.Sqrt(Y));      // 計(jì)算查找表，注意已經(jīng)砸查找表里進(jìn)行了反色
    Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);
    StrideC = (Width + 2) * 3; HeightC = Height + 2;                                 // 寬度和高度都擴(kuò)展2個(gè)像素

    byte[] ImageData = new byte[Stride * Height];                                    // 用于保存圖像數(shù)據(jù)，（處理前后的都為他)
    byte[] ImageDataC = new byte[StrideC * HeightC];                                // 用于保存擴(kuò)展后的圖像數(shù)據(jù)

    fixed (byte* Scan0 = &ImageData[0])
    {
        BitmapData BmpData = new BitmapData();
        BmpData.Scan0 = (IntPtr)Scan0;                                              //  設(shè)置為字節(jié)數(shù)組的的第一個(gè)元素在內(nèi)存中的地址
        BmpData.Stride = Stride;
        Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);

        Stopwatch Sw = new Stopwatch();                                             //  只獲取計(jì)算用時(shí)        Sw.Start();        for (Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1), 3);        // 填充擴(kuò)展圖的左側(cè)第一列像素(不包括第一個(gè)和最后一個(gè)點(diǎn))
            System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y + (Width - 1) * 3, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + (Width + 1) * 3, 3);  // 填充最右側(cè)那一列的數(shù)據(jù)
            System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + 3, Width * 3);
        }
        System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, StrideC, ImageDataC, 0, StrideC);              //  第一行
        System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, (HeightC - 2) * StrideC, ImageDataC, (HeightC - 1) * StrideC, StrideC);    //  最后一行               

        for (Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            Speed = Y * Stride;
            SpeedOne = StrideC * Y;            for (X = 0; X < Width; X++)
            {
                SpeedTwo = SpeedOne + StrideC;          //  盡量減少計(jì)算
                SpeedThree = SpeedTwo + StrideC;        //  下面的就是嚴(yán)格的按照Sobel算字進(jìn)行計(jì)算，代碼中的*2一般會(huì)優(yōu)化為移位或者兩個(gè)Add指令的，如果你不放心，當(dāng)然可以直接改成移位
                BlueOne = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo] + ImageDataC[SpeedThree] - ImageDataC[SpeedOne + 6] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 6] - ImageDataC[SpeedThree + 6];
                GreenOne = ImageDataC[SpeedOne + 1] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 1] + ImageDataC[SpeedThree + 1] - ImageDataC[SpeedOne + 7] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 7] - ImageDataC[SpeedThree + 7];
                RedOne = ImageDataC[SpeedOne + 2] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 2] + ImageDataC[SpeedThree + 2] - ImageDataC[SpeedOne + 8] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 8] - ImageDataC[SpeedThree + 8];
                BlueTwo = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 3] + ImageDataC[SpeedOne + 6] - ImageDataC[SpeedThree] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 3] - ImageDataC[SpeedThree + 6];
                GreenTwo = ImageDataC[SpeedOne + 1] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 4] + ImageDataC[SpeedOne + 7] - ImageDataC[SpeedThree + 1] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 4] - ImageDataC[SpeedThree + 7];
                RedTwo = ImageDataC[SpeedOne + 2] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 5] + ImageDataC[SpeedOne + 8] - ImageDataC[SpeedThree + 2] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 5] - ImageDataC[SpeedThree + 8];

                PowerBlue = BlueOne * BlueOne + BlueTwo * BlueTwo;
                PowerGreen = GreenOne * GreenOne + GreenTwo * GreenTwo;
                PowerRed = RedOne * RedOne + RedTwo * RedTwo;                if (PowerBlue > 65025) PowerBlue = 65025;           //  處理掉溢出值
                if (PowerGreen > 65025) PowerGreen = 65025;                if (PowerRed > 65025) PowerRed = 65025;
                ImageData[Speed] = SqrValue[PowerBlue];             //  查表
                ImageData[Speed + 1] = SqrValue[PowerGreen];
                ImageData[Speed + 2] = SqrValue[PowerRed];

                Speed += 3;                                  // 跳往下一個(gè)像素
                SpeedOne += 3;
            }
        }
        Sw.Stop();        this.Text = "計(jì)算用時(shí): " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";

        Bmp.UnlockBits(BmpData);                         //  必須先解鎖，否則Invalidate失敗     }
    Pic.Invalidate();
}
        　　為簡(jiǎn)單的起見(jiàn)，這里先是用的C#的一維數(shù)組實(shí)現(xiàn)的，并且計(jì)時(shí)部分未考慮圖像數(shù)據(jù)的獲取和更新， 因?yàn)檎嬲膱D像處理過(guò)程中圖像數(shù)據(jù)肯定是已經(jīng)獲得的了。
             針對(duì)上述代碼，編譯為Release模式后，執(zhí)行編譯后的EXE，對(duì)于3000*4000*3的彩色圖像，耗時(shí)約480ms，如果你是在IDE的模式先運(yùn)行，記得一定要在選項(xiàng)--》調(diào)試--》常規(guī)里不勾選    在模塊加載時(shí)取消JIT優(yōu)化（僅限托管）一欄。    
               PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化---》查找邊緣。
             上述代碼中的填充克隆圖數(shù)據(jù)時(shí)并沒(méi)有新建一副圖，然后再填充其中的圖像數(shù)據(jù)，而是直接填充一個(gè)數(shù)組，圖像其實(shí)不就是一片連續(xù)內(nèi)存加一點(diǎn)頭信息嗎，頭信息已經(jīng)有了，所以只要一片內(nèi)存就夠了。
             克隆數(shù)據(jù)的填充采用了系統(tǒng)Buffer.BlockCopy函數(shù)，該函數(shù)類(lèi)似于我們以前常用CopyMemory，速度非常快。
             為進(jìn)一步調(diào)高執(zhí)行速度，我們首先來(lái)看看算法的關(guān)鍵耗時(shí)部位的代碼，即for (X = 0; X < Width; X++)內(nèi)部的代碼，我們?nèi)∫恍写a的反編譯碼來(lái)看看：
         BlueOne = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo] + ImageDataC[SpeedThree] - ImageDataC[SpeedOne + 6] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 6] - ImageDataC[SpeedThree + 6];

        00000302  cmp         ebx,edi 
00000304  jae         0000073C 　　　　　　　　　　　　//   數(shù)組是否越界？
0000030a  movzx       eax,byte ptr [esi+ebx+8] 　　　//　 將ImageDataC[SpeedOne]中的數(shù)據(jù)傳送的eax寄存器
0000030f  mov         dword ptr [ebp-80h],eax 
00000312  mov         edx,dword ptr [ebp-2Ch] 
00000315  cmp         edx,edi 
00000317  jae         0000073C 　　　　　　　　　　　//     數(shù)組是否越界？　　　　　　　　　　　
0000031d  movzx       edx,byte ptr [esi+edx+8] 　　// 　　將ImageDataC[SpeedTwo]中的數(shù)據(jù)傳送到edx寄存器00000322  add         edx,edx 　　　　　　　　　　　　//    計(jì)算2*ImageDataC[SpeedTwo]　　　　00000324  add         eax,edx 　　　　　　　　　　　　//    計(jì)算ImageDataC[SpeedOne]+2*ImageDataC[SpeedTwo]，并保存在eax寄存器中　　　　　　　　　　　00000326  cmp         ecx,edi 
00000328  jae         0000073C 
0000032e  movzx       edx,byte ptr [esi+ecx+8] 　　//    將ImageDataC[SpeedThree]中的數(shù)據(jù)傳送到edx寄存器00000333  mov         dword ptr [ebp+FFFFFF78h],edx 
00000339  add         eax,edx 
0000033b  lea         edx,[ebx+6] 
0000033e  cmp         edx,edi 
00000340  jae         0000073C 
00000346  movzx       edx,byte ptr [esi+edx+8] 
0000034b  mov         dword ptr [ebp+FFFFFF7Ch],edx 
00000351  sub         eax,edx 
00000353  mov         edx,dword ptr [ebp-2Ch] 
00000356  add         edx,6 00000359  cmp         edx,edi 
0000035b  jae         0000073C 
00000361  movzx       edx,byte ptr [esi+edx+8] 
00000366  add         edx,edx 
00000368  sub         eax,edx 
0000036a  lea         edx,[ecx+6] 
0000036d  cmp         edx,edi 
0000036f  jae         0000073C 
00000375  movzx       edx,byte ptr [esi+edx+8] 
0000037a  mov         dword ptr [ebp+FFFFFF74h],edx 
00000380  sub         eax,edx 
00000382  mov         dword ptr [ebp-30h],eax 
        　　 上述匯編碼我只注釋一點(diǎn)點(diǎn)，其中最0000073c  標(biāo)號(hào)，我們跟蹤后返現(xiàn)是調(diào)用了另外一個(gè)函數(shù)：
                     0000073c  call        685172A4 
              我們看到在獲取每一個(gè)數(shù)組元素前，都必須執(zhí)行一個(gè)cmp 和 jae指令，從分析我認(rèn)為這里是做類(lèi)似于判斷數(shù)組的下標(biāo)是否越界之類(lèi)的工作的。如果我們能確保我們的算法那不會(huì)產(chǎn)生越界，這部分代碼有很用呢，不是耽誤我做正事嗎。
              為此，我認(rèn)為需要在C#中直接利用指針來(lái)實(shí)現(xiàn)算法，C#中有unsafe模式，也有指針，所以很方便，而且指針的表達(dá)即可以用*，也可以用[]，比如*(P+4) 和P[4]是一個(gè)意思。那么只要做很少的修改就可以將上述代碼修改為指針版。
            
        private void CmdFindEdgesPointer_Click(object sender, EventArgs e)
    {        int X, Y;        int Width, Height, Stride, StrideC, HeightC;        int Speed, SpeedOne, SpeedTwo, SpeedThree;        int BlueOne, BlueTwo, GreenOne, GreenTwo, RedOne, RedTwo;        int PowerRed, PowerGreen, PowerBlue;
        Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image;        if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的圖像格式.");        byte[] SqrValue = new byte[65026];        for (Y = 0; Y < 65026; Y++) SqrValue[Y] = (byte)(255 - (int)Math.Sqrt(Y));      // 計(jì)算查找表，注意已經(jīng)砸查找表里進(jìn)行了反色
        Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);
        StrideC = (Width + 2) * 3; HeightC = Height + 2;                                 // 寬度和高度都擴(kuò)展2個(gè)像素

        byte[] ImageData = new byte[Stride * Height];                                    // 用于保存圖像數(shù)據(jù)，（處理前后的都為他)
        byte[] ImageDataC = new byte[StrideC * HeightC];                                 // 用于保存擴(kuò)展后的圖像數(shù)據(jù)

        fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0], LP = &SqrValue[0])
        {            byte* DataP = P, DataCP = CP, LutP = LP;
            BitmapData BmpData = new BitmapData();
            BmpData.Scan0 = (IntPtr)DataP;                                              //  設(shè)置為字節(jié)數(shù)組的的第一個(gè)元素在內(nèi)存中的地址
            BmpData.Stride = Stride;
            Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);

            Stopwatch Sw = new Stopwatch();                                             //  只獲取計(jì)算用時(shí)            Sw.Start();            for (Y = 0; Y < Height; Y++)
            {
                System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1), 3);        // 填充擴(kuò)展圖的左側(cè)第一列像素(不包括第一個(gè)和最后一個(gè)點(diǎn))
                System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y + (Width - 1) * 3, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + (Width + 1) * 3, 3);  // 填充最右側(cè)那一列的數(shù)據(jù)
                System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + 3, Width * 3);
            }
            System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, StrideC, ImageDataC, 0, StrideC);              //  第一行
            System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, (HeightC - 2) * StrideC, ImageDataC, (HeightC - 1) * StrideC, StrideC);    //  最后一行               

            for (Y = 0; Y < Height; Y++)
            {
                Speed = Y * Stride;
                SpeedOne = StrideC * Y;                for (X = 0; X < Width; X++)
                {
                    SpeedTwo = SpeedOne + StrideC;          //  盡量減少計(jì)算
                    SpeedThree = SpeedTwo + StrideC;        //  下面的就是嚴(yán)格的按照Sobel算字進(jìn)行計(jì)算，代碼中的*2一般會(huì)優(yōu)化為移位或者兩個(gè)Add指令的，如果你不放心，當(dāng)然可以直接改成移位
                    BlueOne = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedTwo] + DataCP[SpeedThree] - DataCP[SpeedOne + 6] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 6] - DataCP[SpeedThree + 6];
                    GreenOne = DataCP[SpeedOne + 1] + 2 * DataCP[SpeedTwo + 1] + DataCP[SpeedThree + 1] - DataCP[SpeedOne + 7] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 7] - DataCP[SpeedThree + 7];
                    RedOne = DataCP[SpeedOne + 2] + 2 * DataCP[SpeedTwo + 2] + DataCP[SpeedThree + 2] - DataCP[SpeedOne + 8] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 8] - DataCP[SpeedThree + 8];
                    BlueTwo = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedOne + 3] + DataCP[SpeedOne + 6] - DataCP[SpeedThree] - 2 * DataCP[SpeedThree + 3] - DataCP[SpeedThree + 6];
                    GreenTwo = DataCP[SpeedOne + 1] + 2 * DataCP[SpeedOne + 4] + DataCP[SpeedOne + 7] - DataCP[SpeedThree + 1] - 2 * DataCP[SpeedThree + 4] - DataCP[SpeedThree + 7];
                    RedTwo = DataCP[SpeedOne + 2] + 2 * DataCP[SpeedOne + 5] + DataCP[SpeedOne + 8] - DataCP[SpeedThree + 2] - 2 * DataCP[SpeedThree + 5] - DataCP[SpeedThree + 8];

                    PowerBlue = BlueOne * BlueOne + BlueTwo * BlueTwo;
                    PowerGreen = GreenOne * GreenOne + GreenTwo * GreenTwo;
                    PowerRed = RedOne * RedOne + RedTwo * RedTwo;                    if (PowerBlue > 65025) PowerBlue = 65025;           //  處理掉溢出值
                    if (PowerGreen > 65025) PowerGreen = 65025;                    if (PowerRed > 65025) PowerRed = 65025;

                    DataP[Speed] = LutP[PowerBlue];                     //  查表
                    DataP[Speed + 1] = LutP[PowerGreen];
                    DataP[Speed + 2] = LutP[PowerRed];

                    Speed += 3;                                         //  跳往下一個(gè)像素
                    SpeedOne += 3;
                }
            }
            Sw.Stop();            this.Text = "計(jì)算用時(shí): " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";

            Bmp.UnlockBits(BmpData);                         //  必須先解鎖，否則Invalidate失敗         }
        Pic.Invalidate();
    }
             同樣的效果，同樣的圖像，計(jì)算用時(shí)330ms。
             我們?cè)趤?lái)看看相同代碼的匯編碼：
        BlueOne = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedTwo] + DataCP[SpeedThree] - DataCP[SpeedOne + 6] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 6] - DataCP[SpeedThree + 6];

        00000318  movzx       eax,byte ptr [esi+edi] 
0000031c  mov         dword ptr [ebp-74h],eax 
0000031f  movzx       edx,byte ptr [esi+ebx] 
00000323  add         edx,edx 
00000325  add         eax,edx 
00000327  movzx       edx,byte ptr [esi+ecx] 
0000032b  mov         dword ptr [ebp-7Ch],edx 
0000032e  add         eax,edx 
00000330  movzx       edx,byte ptr [esi+edi+6] 
00000335  mov         dword ptr [ebp-78h],edx 
00000338  sub         eax,edx 
0000033a  movzx       edx,byte ptr [esi+ebx+6] 
0000033f  add         edx,edx 
00000341  sub         eax,edx 
00000343  movzx       edx,byte ptr [esi+ecx+6] 
00000348  mov         dword ptr [ebp-80h],edx 
0000034b  sub         eax,edx 
0000034d  mov         dword ptr [ebp-30h],eax 
              生產(chǎn)的匯編碼簡(jiǎn)潔，意義明確，對(duì)比下少了很多指令。當(dāng)然速度會(huì)快很多。
              注意這一段代碼：
          fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0], LP = &SqrValue[0])
        {            byte* DataP = P, DataCP = CP, LutP = LP;
             如果你把更換為：
          fixed (byte* DataP = &ImageData[0], DataCP = &ImageDataC[0], LutP = &SqrValue[0])
{
              代碼的速度反而比純數(shù)組版的還慢，至于為什么，實(shí)踐為王吧，我也沒(méi)有去分析，反正我知道有這個(gè)結(jié)果。你可以參考鐵哥的一篇文章：
                         閑談.Net類(lèi)型之public的不public，fixed的不能fixed
             當(dāng)然這個(gè)還可以進(jìn)一步做小動(dòng)作的的優(yōu)化，比如movzx eax,byte ptr [esi+edi] 這句中，esi其實(shí)就是數(shù)組的基地址，向這樣寫(xiě)DataCP[SpeedOne] ，每次都會(huì)有這個(gè)基址+偏移的計(jì)算的，如果能實(shí)時(shí)直接動(dòng)態(tài)控制一個(gè)指針變量，使他直接指向索要的位置，則少了一次加法，雖然優(yōu)化不是很明顯，基本可以達(dá)到問(wèn)中之前所提到的300ms的時(shí)間了。具體的代碼可見(jiàn)附件。
              很多人可能對(duì)我這些東西不感冒，說(shuō)這些東西丟給GPU比你現(xiàn)在的.......希望這些朋友也不要過(guò)分的打擊吧，每個(gè)人都有自己的愛(ài)好,我只愛(ài)好CPU。
        更多PhotoShop算法原理解析系列 -  風(fēng)格化-查找邊緣。相關(guān)文章請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)！

         
         				
				

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