人工智能-图像处理-基于RenderScript的图像处理算法研究与实现.pdf
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2022-07-03
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基于 RenderScript 的图像处理算法研究与实现
2
有率最高的操作系统，仅次于 Android 的 IOS 操作系统的占有率为 12.99%
[8]
。而随着
人们不断的提高对移动设备功能的需求，再加上移动设备本身硬件配置相对较弱，从
而对智能手机操作系统上的图像处理能力有了新的要求。因此，在 Android 智能手机
上研究图像处理算法是很有价值的。
当前，优化 Android 平台上数字图像处理算法的性能主要有两种方法
[9]
：一种是
Google 推出的 RenderScript 框架
[10]
，它主要用于运行高性能 Android 端的密集型计算
任务；另一种则是 Android 在引入 NDK
[11]
(Native Development Kit)之后，Java 层通过
JNI 调用下层的汇编、C/C++代码进行优化，如果同样是 CPU 串行算法，调用 C/C++
代码不会使算法有明显的加速，在移动设备上开发一些复杂的算法，通常情况下通过
编写汇编指令来优化该算法。
如果将 RenderScript 框架运用到智能移动设备的图像处理上，然后进行并行处理，
则会大大提高图像处理算法在移动端实现的运行速度。因此基于 RenderScript 的图像
处理算法的研究对于快速响应用户操作以及智能移动设备的性能评估有着重大的意
义。
§1.2 国内外研究现状与发展趋势
2011 年，谷歌为了解决异构移动计算的问题，发布了 RenderScript 作为 Android3.0
的一部分,并从 Android4.0 版本起开始进行推广
[12]
。而使用 Android 早期版本的移动
产品都会强制 RenderScript 运行在设备的 CPU 上，但是在 Android4.3 以后的版本中，
RenderScript 应用可以在任意闲置的处理器上运行,比如 GPU、CPU 和 DSP 等。在
Android4.4 上，可以直接从原生代码中使用 RenderScript，利用 Android 原生开发工
具包(NDK)中新的 C++API，可以访问与通过框架 API 提供的相同 RenderScript 功能，
包括脚本内联、自定义内核等。
随着 RenderScript 的性能不断的提升，使得图像处理中大量密集型任务在移动端
实现成为了一种可能
[13-14]
。随着智能移动端的功能越来越丰富，人们开始研究
RenderScript 在移动端图像处理中的应用。Qianao Ju 等人针对多核移动设备上采用异
构计算是否节能的问题，通过采用 Android 系统中的六种选择基准测量 RenderScript
来评估移动异构计算
[15]
。尽管最终的结果表明通过使用 RenderScript 计算速度增加了
2 到 18 倍，但是能量消耗增加到了 75%。而最终的结果只是说明了在移动异构计算
方面 RenderScript 大大增加了计算速度，但是对于大部分图像处理中的应用是否也可
以大大提高计算速度，这个还需要进行大量的实验验证。Spencer Davis 等人希望利用
Android 平台上新的语言技术 RenderScript 并行去增加 Blowfish 加密算法的效率
[16]
。
实验结果表明使用 RenderScript 的运行时间效率比原始的加密算法提高了很多：1G
的文件加密使用 RenderScript 提高了 2 倍多的计算速度。而且移动设备的性能越高、
计算的数量越大 RenderScript 的效率越高。图像处理中异构计算的处理很多，如果将
万方数据
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