基于RenderScript的圖像處理算法研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、相比于傳統(tǒng)的圖像處理算法，基于RenderScript框架的圖像處理算法具有更快的運行速度，是解決關(guān)于在移動端實現(xiàn)圖像處理算法并且快速響應(yīng)用戶操作問題的重要方法。目前基于RenderScript的研究相對較少，然而隨著移動設(shè)備的快速發(fā)展，在移動端快速實現(xiàn)圖像處理算法的需求將會越來越大。本文針對以上問題以及傳統(tǒng)圖像處理算法在Android端運行效率低的問題，對RenderScript腳本編程框架進行了研究，并利用該方法實現(xiàn)了幾種復(fù)雜的圖像

2、處理算法。主要內(nèi)容如下：
　　(1)詳細介紹了Sobel、形態(tài)學(xué)梯度、Canny邊緣檢測算法以及特征點提取算法的原理。對實現(xiàn)算法的JNI和RenderScript編程框架做了系統(tǒng)詳細的介紹。
　　(2)針對傳統(tǒng)圖像處理算法運行速度慢的問題，使用了RenderScript腳本編程框架進行實現(xiàn)。首先根據(jù)圖像處理算法的原理，提取出該算法中可以并行處理的部分，將其使用RenderScript框架進行實現(xiàn)。為了與原始算法進行對比，同時

3、也使用了JNI編程框架的方法實現(xiàn)了相同的算法。最后詳細介紹了每種算法的實現(xiàn)方案。
　　(3)根據(jù)實現(xiàn)方案對每種算法在移動端實現(xiàn)，最終得出了該算法的實驗結(jié)果圖以及實驗數(shù)據(jù)。并對實驗數(shù)據(jù)進行對比、分析與總結(jié)。
　　實驗結(jié)果表明，與基于JNI編程框架的算法相比，基于RenderScript框架的算法對JNI的加速比在2.3～8.5之間。對于同一種算法，不同大小圖像加速比差異很大，圖像越大則加速比越大。不同算法之間的加速比差異也很大

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