一种彩色图图像均值预处理的优化方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种彩色图图像均值预处理的优化方法。


背景技术：

2.在现有的图像处理技术中，图像处理的图像有两种情况，灰度图和彩色图，由于彩色图与灰色图的不同，使用灰色图的处理方法无法处理彩色图，对于结果处理，彩色图也是不同与灰度图的处理方法。在处理过程中经常会使用累加和求均值的方法，但是普通的加和、普通的均值计算，速度会很慢，例如北京君正t30、t31型号的芯片，计算均值的速度会拖延整体的运行速度。这个时间增加，导致增大整体的时间。使用普通的一个数一个数的累加，可以理解为c的一种实现，一般simd指令无法实现连续累加，没有相关的simd实现方法。对于彩色图累加，一般是对同一个通道的数据进行累加，跳跃着累加。simd实现更难,而且没有跳跃累加。
3.另外，现有技术中的常用术语如下：
4.1、均值：均值一般指平均数。平均数，统计学术语，是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。
5.2、rgb彩色图：有三个通道的图像,三个像素是按照rgb顺序存储。
6.3、simd指令(singleinstructionmultipledata)，即一种以向量方式计算的指令。单指令流多数据流，也就是说一次运算指令可以执行多个数据流，这样在很多时候可以提高程序的运算速度。simd指令可以理解为运行一次指令，运行指定大小数组的运算。128bit的simd指令，数组大小是用128bit定义，放16个8bit数据，或放4个32比特数据，或放8个16bit数据。例如“两个数组”相加，一条simd指令直接就得到。


技术实现要素：

7.为了解决上述现有技术中的问题，本技术的目的在于：提高计算均值的速度。可以实现40倍的提升。
8.具体地，本发明提供一种彩色图图像均值预处理的优化方法，所述方法针对rgb彩色图，每次加载64*3个图像数据，一个寄存器加载16个8bit数据，使用12个变量寄存器，分别为vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3；再将加载的寄存器数据转化为16比特，增加6个中间转化的寄存器vrd_r0、vrd_r1，vrd_g0、vrd_g1,vrd_b0、vrd_b1，将vrdr0,vrdg0,vrdb0,转化为vrd_r0、vrd_r1，vrd_g0、vrd_g1,vrd_b0、vrd_b1，使用3个寄存器sum_hr0，sum_hg0sum_hb0进行16bit数据的累加，累加后，再对vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3进行转化和累加；当sum_hr0，sum_hg0 sum_hb0累加到256次时，对数据进行右移位8位，等价计算为除以256，再使用3个寄存器sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1对移位后的sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0进行累
加，而sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0初始化为0，再重新累加加载的新的数据；使用sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1对移位后的sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0进行累加，sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1累加到256次时，将sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1的结果保存到三个数组中；最后将三个数组的数据，再进行累加，再求rgb每个通道的均值。
9.所述方法进一步包括：
10.s1，初始化和使用的变量寄存器声明：
11.设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器；
12.预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height；
13.设一个数据组为vsave[3][8]，一个常规临时变量sum_intr,sum_intg,sum_intb,均值为avgr，avgg，avgb，统计sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1累加次数的计算器count，初始为0；
[0014]
s2，加载64*3个图像数据到vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3，然后再对indata指针进行变化，即indata＝indata+64*3；
[0015]
s3，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit，即设置两个选择的寄存器vri0,vri1，并对里面的具体选择顺序预先设计好；转化16bit的寄存器为vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0；使用3个寄存器sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行16bit数据vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0的累加；累加后，再对vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3进行转化为16bit,再进行累加，第一次累计和需要初始化时，sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内数据为0；
[0016]
s4，重复步骤s2、s3直到循环次数达到256次时，对sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1中，最后将sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内的数据置0，同时count加1；
[0017]
s5，重复步骤s2、s3、s4，直到循环次数达到256次时，将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8],中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb；sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1内的数据置为0，重复步骤s2、s3、s4，直至所有数据计算完；
[0018]
s6，将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8]中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb.累加的次数为count；
[0019]
s7，求均值：求和除以累加的次数。
[0020]
所述方法应用于具有simd指令的芯片，对相应的指令集进行优化处理，处理的目标的长*宽为2048的倍数的图像，这里图像均值预处理要求的精度误差在1以内，使用的相应的指令集有加法指令、移位指令、任意取值指令、除法指令、加载数据指令、保存数据指令。
[0021]
本技术整体方法或者说是核心思想，可以在具有simd指令的芯片上实现，只是会有些细节的差别，可能有的指令没有，或是有些两条实现的指令在其他芯片上用一条其他指令可以实现。每款芯片指令会有差别，正常的加法减法，乘法，移位，一般会一样，但具体
的芯片会有独特功能的指令，所以指出列应用的芯片。
[0022]
所述方法应用于北京君正t30、t31型号芯片。
[0023]
所述的加法指令、移位指令、任意取值指令、除法指令、加载数据指令、保存数据指令，如下：
[0024]
a)加法指令：
[0025]
vrd＝ingenic_add_h(vrs,vrt)；
[0026]
输入变量vrs,vrt,输出变量是vrd；vrd存储的是8个int16_t的数据，vrs和vrt存储的是8个int16_t数据；
[0027]
等价的运算：
[0028]
vrd0:＝vrs0+vrt0；
[0029]
vrd1:＝vrs1+vrt1；
[0030]
……
[0031]
vrd7:＝vrs7+vrt7；
[0032]
b)移位指令：将变量里的每个元素进行移位,移动i位；
[0033]
左移移位指令
[0034]
vrd＝ingenic_shift_left(vrs,i)
[0035]
右移移位指令
[0036]
vrd＝ingenic_shift_right(vrs,i)；
[0037]
c)任意取值指令：从变量vrs和vrt中根据vri设置的编号选择出4个或8个或16个数据，在使用该指令时，需要占有一个永久寄存器vri，用于指令选择具体位置的数据；
[0038]
vrd＝ingenic_choise_h(vrs,vrt，vri)；
[0039]
d)除法指令：
[0040]
vrd＝ingenic_div_d(vrs,vrt)；
[0041]
输入变量vrs,vrt,输出变量是vrd寄存器；vrd存储的是16个int8_t的数据，vrs和vrt存储的是16个int8_t数据；结果按照四舍五入方式取值；
[0042]
等价的运算：
[0043]
vrd0:＝vrs0/vrt0；
[0044]
vrd1:＝vrs1/vrt1；
[0045]
……
[0046]
vrd7:＝vrs7/vrt7；
[0047]
……
[0048]
vrd15:＝vrs15/vrt15；
[0049]
e)加载数据指令：输入的待载入的数据，当前是数据的指针indata，从该数据indata在内存里指向的位置m开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据；数据加载到变量vrd寄存器中；其中m是按照byte,即8bit为一个单位计算，
[0050]
vrd＝ingenic_load(indata,m)；
[0051]
f)保存数据指令：待保存数据的寄存器变量vrd，存储数据的指针savedata，从该指针位置开始存储寄存器里的数据，将vrd里面的128bit数据存储到savedata，
[0052]
ingenic_save(vrd,savedata,m)。
[0053]
所述步骤s2中，对indata指针进行变化，进一步包括加载数据指令：待载入的数据为指针indata指向的数据，从该指针indata指向的位置0,16，
……
,160,176依次开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据；数据加载到变量vrdri,vrdgi,vrdbi寄存器中，其中，i＝0,1,2,3，表示为：
[0054]
vrdr0＝ingenic_load(indata，0)
[0055]
vrdg0＝ingenic_load(indata，16)
[0056]
vrdb0＝ingenic_load(indata，32)
[0057]
vrdr1＝ingenic_load(indata，48)
[0058]
vrdg1＝ingenic_load(indata，64)
[0059]
vrdb1＝ingenic_load(indata，80)
[0060]
vrdr2＝ingenic_load(indata，96)
[0061]
vrdg2＝ingenic_load(indata，112)
[0062]
vrdb2＝ingenic_load(indata，128)
[0063]
vrdr3＝ingenic_load(indata，144)
[0064]
vrdg3＝ingenic_load(indata，160)
[0065]
vrdb3＝ingenic_load(indata，176)
[0066]
indata＝indata+64*3。
[0067]
所述步骤s3，进一步包括任意取值指令：分别从变量vrdrm和vrdrn，vrdgm和vrdgn，vrdbm和vrdbn中根据vrij设置的编号选择出4个或8个或16个数据，输出vrd_r1，vrd_r0，vrd_g1，vrd_g0，vrd_b1，vrd_b0；还包括加法指令,输入变量分别为sum_hr0,sum_hg0,sum_hr0和任意取值指令的输出,输出变量分别是sum_hr0,sum_hg0,sum_hr0；其中，m，n分别为0，1，2，3，j为1，0：
[0068]
vrd_r1＝ingenic_choise_h(vrdr0,vrdr0，vri1)
[0069]
vrd_r0＝ingenic_choise_h(vrdr0,vrdr0，vri0)
[0070]
vrd_g1＝ingenic_choise_h(vrdg0,vrdg0，vri1)
[0071]
vrd_g0＝ingenic_choise_h(vrdg0,vrdg0，vri0)
[0072]
vrd_b1＝ingenic_choise_h(vrdb0,vrdb0，vri1)
[0073]
vrd_b0＝ingenic_choise_h(vrdb0,vrdb0，vri0)
[0074]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r0)；
[0075]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r1)；
[0076]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g0)；
[0077]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g1)；
[0078]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b0)；
[0079]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b1)；
[0080]
……
[0081]
vrd_r1＝ingenic_choise_h(vrdr3,vrdr3，vri1)
[0082]
vrd_r0＝ingenic_choise_h(vrdr3,vrdr3，vri0)
[0083]
vrd_g1＝ingenic_choise_h(vrdg3,vrdg3，vri1)
[0084]
vrd_g0＝ingenic_choise_h(vrdg3,vrdg3，vri0)
[0085]
vrd_b1＝ingenic_choise_h(vrdb3,vrdb3，vri1)
[0086]
vrd_b0＝ingenic_choise_h(vrdb3,vrdb3，vri0)
[0087]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r0)；
[0088]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r1)；
[0089]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g0)；
[0090]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g1)；
[0091]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b0)；
[0092]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b1)。
[0093]
所述步骤s4中，进一步包括右移位指令，将sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0里的每个元素进行右移位,移动8位，再count加1：
[0094]
sum_hr1＝ingenic_shift_right(sum_hr0,8)
[0095]
sum_hg1＝ingenic_shift_right(sum_hg0,8)
[0096]
sum_hb1＝ingenic_shift_right(sum_hb0,8)
[0097]
count+＝1。
[0098]
所述步骤s7中，进一步包括：
[0099]
avgr＝sum_intr/count；
[0100]
avgg＝sum_intg/count；
[0101]
avgb＝sum_intb/count。
[0102]
由此，本技术的优势在于：提供了一种rgb彩色图求均值的方法。在北京君正t30、t31型号芯片上使用，应用t30、t31芯片相应的指令集进行优化处理，实现速度提升40倍。处理的目标的长*宽为2048的倍数的图像，这里图像均值预处理要求的精度误差在1以内，满足实际应用要求。
附图说明
[0103]
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明的限定。
[0104]
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
[0105]
为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
[0106]
具体实施例，是在北京君正t30 t31型号芯片上实现的，在该芯片上实现复现本技术的方法。处理方法的思想任何具有simd指令的芯片都可以使用。
[0107]
由于彩色图是rgbrgbrgbrgb
……
的存储方式，求均值是求r,g,b的三个各自均值，在处理上，直接累加无法实现，也就是使用灰度图处理方法无法处理彩色图。彩色图处理使用的寄存器个数必须是3的倍数，这是由rgb导致的，所以处理中使用12个寄存器加载数据。由于只有32个寄存器，中间处理需要寄存器，结果保存需要寄存器，同时还有一直占用的寄存器，所以设计上要最大程度的使用所有寄存器，由于初始加载最少是12个寄存器，要是再
增加，需要是12的倍数，当使用到24个时，由于中间还要使用寄存器，还有一些永久占有的寄存器，使用个数超过32个，也要留一些寄存器给其他使用，所以选择了12个寄存器初始加载数据。同时也不能变少，初始加载数据最少是12个寄存器。所以选择了12个寄存器。
[0108]
如图1所示，本发明涉及一种彩色图图像均值预处理的优化方法，所述方法包括：
[0109]
s1，初始化和使用的变量寄存器声明：
[0110]
设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器；
[0111]
预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height；
[0112]
设一个数据组为vsave[3][8]，一个常规临时变量sum_intr,sum_intg,sum_intb,均值为avgr，avgg，avgb，统计sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1累加次数的计算器count，初始为0；
[0113]
s2，加载64*3个图像数据到vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3，然后再对indata指针进行变化，即indata＝indata+64*3；
[0114]
s3，使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit，即设置两个选择的寄存器vri0,vri1，并对里面的具体选择顺序预先设计好；转化16bit的寄存器为vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0；使用3个寄存器sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行16bit数据vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0的累加；累加后，再对vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3进行转化为16bit,再进行累加，第一次累计和需要初始化时，sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内数据为0；
[0115]
s4，重复步骤s2、s3直到循环次数达到256次时，对sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1中，最后将sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内的数据置0，同时count加1；
[0116]
s5，重复步骤s2、s3、s4，直到循环次数达到256次时，将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8],中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb；sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1内的数据置为0，重复步骤s2、s3、s4，直至所有数据计算完；
[0117]
s6，将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8]中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb，累加的次数为count；
[0118]
s7，求均值：求和除以累加的次数。
[0119]
具体地，本实施例还可以描述如下：
[0120]
1、使用要求。所述方法是在北京君正t30，t31型号芯片上使用，如果使用普通的均值计算，速度很慢，严重影响整体的运行速度。使用t30、t31相应的指令集进行优化处理，实现速度提升40倍。处理的目标的长*宽为2048的倍数的图像，这里图像均值预处理要求的精度误差在1以内，满足实际应用要求。使用的t30、t31相应的指令集有加法指令、移位指令、任意取值指令、除法指令、加载数据指令。指令如下：
[0121]
a)加法指令：
[0122]
vrd＝ingenic_add_h(vrs,vrt)；
[0123]
输入变量vrs,vrt,输出变量是vrd。vrd存储的是8个int16_t的数据，vrs和vrt存储的是8个int16_t数据。
[0124]
等价的运算：
[0125]
vrd0:＝vrs0+vrt0；
[0126]
vrd1:＝vrs1+vrt1；
[0127]
……
[0128]
vrd7:＝vrs7+vrt7；
[0129]
b)移位指令：将变量里的每个元素进行移位,移动i位。
[0130]
左移移位指令
[0131]
vrd＝ingenic_shift_left(vrs,i)
[0132]
右移移位指令
[0133]
vrd＝ingenic_shift_right(vrs,i)
[0134]
c)任意取值指令：从变量vrs和vrt中根据vri设置的编号选择出4个或8个或16个数据，在使用该指令时，需要占有一个永久寄存器vri，用于指令选择具体位置的数据。
[0135]
vrd＝ingenic_choise_h(vrs,vrt，vri)；
[0136]
输入变量vrs，vrt，vri，输出变量是vrd寄存器。根据vri指定的位置，将目标寄存器vrs和vrt中指定位置的数据写到另一个寄存器vrd中。这个指令使用涉及到存位置的寄存器vri，目标寄存器vrs,和vrt，一个存结果的寄存器vrd。
[0137]
d)除法指令：
[0138]
vrd＝ingenic_div_d(vrs,vrt)；
[0139]
输入变量vrs,vrt,输出变量是vrd寄存器。vrd存储的是16个int8_t的数据，vrs和vrt存储的是16个int8_t数据。结果按照四舍五入方式取值。
[0140]
等价的运算：
[0141]
vrd0:＝vrs0/vrt0；
[0142]
vrd1:＝vrs1/vrt1；
[0143]
……
[0144]
vrd7:＝vrs7/vrt7；
[0145]
……
[0146]
vrd15:＝vrs15/vrt15；
[0147]
e)加载数据指令：输入的待载入的数据，当前是数据的指针indata，从该数据indata在内存里指向的位置m开始加载128bit的数据，如果是8bit的数据是加载16个，如果是16bit数据加载8个，如果是32bit，加载4个数据。数据加载到变量vrd寄存器中。其中m是按照byte,即8bit为一个单位计算。
[0148]
vrd＝ingenic_load(indata,m)
[0149]
f)保存数据指令：待保存数据的寄存器变量vrd，存储数据的指针savedata，从该指针位置开始存储寄存器里的数据。将vrd里面的128bit数据存储到savedata。
[0150]
ingenic_save(vrd,savedata,m)。
[0151]
2、计算均值。
[0152]
对于rgb彩色图，我们每次加载64*3个图像数据，一个寄存器可以加载16个8bit数
据，使用12个变量寄存器中，分别为vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3.再将加载的寄存器数据转化为16比特，增加六个中间转化的寄存器vrd_r0、vrd_r1，vrd_g0、vrd_g1,vrd_b0、vrd_b1，将vrdr0,vrdg0,vrdb0,转化为vrd_r0、vrd_r1，vrd_g0、vrd_g1,vrd_b0、vrd_b1，使用三个寄存器sum_hr0，sum_hg0 sum_hb0进行16bit数据的累加，累加后，对vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3进行转化和累加，当sum_hr0，sum_hg0 sum_hb0累加到256次时，对数据进行右移位8位，等价计算为除以256，再使用三个寄存器sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1对移位后的sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0进行累加，而sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0初始化为0，再重新累加加载的新的数据。使用sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1对移位后的sum_hr0、sum_hg0、sum_hb0进行累加，sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1累加到256次时，将sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1的结果保存到三个数组中.最后将三个数组的数据，再进行累加，再求rgb每个通道的均值。具体实现如下。
[0153]
使用的变量寄存器的声明：vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3；sum_hr0，sum_hg0,sum_hb0；sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1。设vri0为将8bit寄存器中的前8个数据转化为16bit的选择寄存器，vri1为将8bit寄存器中的后8个数据转化为16bit的选择寄存器。预处理的数据为indata，数据宽为width，长为height，数据总数为piel_count＝width*height。设一个数据组为vsave[3][8]，一个常规临时变量sum_intr,sum_intg,sum_intb,均值为avgr，avgg，avgb，统计sum_hr1、sum_hg1、sum_hb1累加次数的计算器count，初始为0。
[0154]
由于彩色三通道的特点，在加载数据的寄存器的设计，寄存器个数是3的倍数，同时寄存器总数为32个，使用不能超过32个，否存在反复加载和存储数据，造成效率极低。所以在下面的算法优化设计中，需要转化好一组16bit数据，累加一次。在数据加载中，从ddr到缓存中，速度很慢，但从缓存到寄存器，速度非常快，缓存的数据不及时使用，将会被其他数据覆盖，所以我们使用了最多的加载数据的寄存器，将缓存的数据都加载出来，避免浪费。
[0155]
a)加载加载64*3个图像数据到vrdr0,vrdg0,vrdb0,vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3。然后在对indata指针进行变化，即indata＝indata+64*3
[0156]
vrdr0＝ingenic_load(indata，0)
[0157]
vrdg0＝ingenic_load(indata，16)
[0158]
vrdb0＝ingenic_load(indata，32)
[0159]
vrdr1＝ingenic_load(indata，48)
[0160]
vrdg1＝ingenic_load(indata，64)
[0161]
vrdb1＝ingenic_load(indata，80)
[0162]
vrdr2＝ingenic_load(indata，96)
[0163]
vrdg2＝ingenic_load(indata，112)
[0164]
vrdb2＝ingenic_load(indata，128)
[0165]
vrdr3＝ingenic_load(indata，144)
[0166]
vrdg3＝ingenic_load(indata，160)
[0167]
vrdb3＝ingenic_load(indata，176)
[0168]
indata＝indata+64*3
[0169]
b)使用设置好的选择顺序实现对数据由8bit转化为16bit。由于在指令集中没有可以实现将8bit直接转化为16bit的指令，所以需要使用任意取值指令实现该功能。也就是设置两个选择的寄存器vri0,vri1.并对里面的具体选择顺序预先设计好。转化16bit的寄存器为vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0。使用三个寄存器sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行16bit数据vrd_r1、vrd_r0、vrd_g1、vrd_g0、vrd_b1、vrd_b0的累加。累加后，再对vrdr1,vrdg1,vrdb1,vrdr2,vrdg2,vrdb2,vrdr3,vrdg3,vrdb3进行转化为16bit,再进行累加，第一次累计和需要初始化时，sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内数据为0，
[0170]
vrd_r1＝ingenic_choise_h(vrdr0,vrdr0，vri1)
[0171]
vrd_r0＝ingenic_choise_h(vrdr0,vrdr0，vri0)
[0172]
vrd_g1＝ingenic_choise_h(vrdg0,vrdg0，vri1)
[0173]
vrd_g0＝ingenic_choise_h(vrdg0,vrdg0，vri0)
[0174]
vrd_b1＝ingenic_choise_h(vrdb0,vrdb0，vri1)
[0175]
vrd_b0＝ingenic_choise_h(vrdb0,vrdb0，vri0)
[0176]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r0)；
[0177]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r1)；
[0178]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g0)；
[0179]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g1)；
[0180]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b0)；
[0181]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b1)；
[0182]
……
[0183]
vrd_r1＝ingenic_choise_h(vrdr3,vrdr3，vri1)
[0184]
vrd_r0＝ingenic_choise_h(vrdr3,vrdr3，vri0)
[0185]
vrd_g1＝ingenic_choise_h(vrdg3,vrdg3，vri1)
[0186]
vrd_g0＝ingenic_choise_h(vrdg3,vrdg3，vri0)
[0187]
vrd_b1＝ingenic_choise_h(vrdb3,vrdb3，vri1)
[0188]
vrd_b0＝ingenic_choise_h(vrdb3,vrdb3，vri0)
[0189]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r0)；
[0190]
sum_hr0＝ingenic_add_h(sum_hr0,vrd_r1)；
[0191]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g0)；
[0192]
sum_hg0＝ingenic_add_h(sum_hg0,vgd_g1)；
[0193]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b0)；
[0194]
sum_hb0＝ingenic_add_h(sum_hb0,vgd_b1)；
[0195]
c)重复a),b)直到循环次数达到256次时，对sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0进行移位处理，再将处理后结果累加到sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1中，最后将sum_hr0,sum_hg0,sum_hb0内的数据置0，同时count加一
[0196]
sum_hr1＝ingenic_shift_right(sum_hr0,8)
[0197]
sum_hg1＝ingenic_shift_right(sum_hg0,8)
[0198]
sum_hb1＝ingenic_shift_right(sum_hb0,8)
[0199]
count+＝1
[0200]
d)重复a)、b)、c),直到循环次数达到256次时，将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8],中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb。sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1内的数据置为0，重复a)、b)、c)，直至所有数据计算完。
[0201]
e)将sum_hr1,sum_hg1,sum_hb1保存到vsave[0][8],vsave[1][8],vsave[2][8]中，对vsave的数据进行求和为sum_intr,sum_intg,sum_intb.累加的次数为count。
[0202]
avgr＝sum_intr/count；
[0203]
avgg＝sum_intg/count；
[0204]
avgb＝sum_intb/count。
[0205]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。