查表算法，无疑也是一种非常常用、有效而且快捷的算法，我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子，在图像处理中，尤其常用，比如我们常见的各种基于直方图的增强，可以说，在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表，因为他最终就是用的曲线调整。

　　普通的查表就是提前建立一个表，然后在执行过程中算法计算出一个索引值，从表中查询索引对应的表值，并赋值给目标地址，比如我们常用的曲线算法如下所示：

int IM_Curve_PureC(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, unsigned char *TableB, unsigned char *TableG, unsigned char *TableR)
{
    int Channel = Stride / Width;if (Channel == 1)
    {
        for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
            unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
            for (int X = 0; X < Width; X++)
            {
                LinePD[X] = TableB[LinePS[X]];
            }
        }
    }
    else if (Channel == 3)
    {
        for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
            unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
            for (int X = 0; X < Width; X++)
            {
                LinePD[0] = TableB[LinePS[0]];
                LinePD[1] = TableG[LinePS[1]];
                LinePD[2] = TableR[LinePS[2]];
                LinePS += 3;
                LinePD += 3;
            }
        }
    }return IM_STATUS_OK;
}

　　通常我们认为这样的算法是很高效的，当然，我们其实还可以做一定的优化，比如使用下面的四路并行：

int IM_Curve_PureC(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, unsigned char *TableB, unsigned char *TableG, unsigned char *TableR)
{
    int Channel = Stride / Width;
    if ((Channel != 1) && (Channel != 3))                        return IM_STATUS_INVALIDPARAMETER;
    if ((Src == NULL) || (Dest == NULL))                        return IM_STATUS_NULLREFRENCE;
    if ((Width <= 0) || (Height <= 0))                            return IM_STATUS_INVALIDPARAMETER;
    int BlockSize = 4, Block = Width / BlockSize;
    if (Channel == 1)
    {
        for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
            unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
            for (int X = 0; X < Block * BlockSize; X += BlockSize)
            {
                LinePD[X + 0] = TableB[LinePS[X + 0]];
                LinePD[X + 1] = TableB[LinePS[X + 1]];
                LinePD[X + 2] = TableB[LinePS[X + 2]];
                LinePD[X + 3] = TableB[LinePS[X + 3]];
            }
            for (int X = Block * BlockSize; X < Width; X++)
            {
                LinePD[X] = TableB[LinePS[X]];
            }
        }
    }
    else if (Channel == 3)
    {
        for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
            unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
            for (int X = 0; X < Block * BlockSize; X += BlockSize)
            {
                LinePD[0] = TableB[LinePS[0]];
                LinePD[1] = TableG[LinePS[1]];
                LinePD[2] = TableR[LinePS[2]];
                LinePD[3] = TableB[LinePS[3]];
                LinePD[4] = TableG[LinePS[4]];
                LinePD[5] = TableR[LinePS[5]];
                LinePD[6] = TableB[LinePS[6]];
                LinePD[7] = TableG[LinePS[7]];
                LinePD[8] = TableR[LinePS[8]];
                LinePD[9] = TableB[LinePS[9]];
                LinePD[10] = TableG[LinePS[10]];
                LinePD[11] = TableR[LinePS[11]];
                LinePS += 12;
                LinePD += 12;
            }
            for (int X = Block * BlockSize; X < Width; X++)
            {
                LinePD[0] = TableB[LinePS[0]];
                LinePD[1] = TableG[LinePS[1]];
                LinePD[2] = TableR[LinePS[2]];
                LinePS += 3;
                LinePD += 3;
            }
        }
    }
    return IM_STATUS_OK;
}

　　这样效率能进一步的提高。

　　在早期我们的关注中，我也一直想再次提高这个算法的效率，但是一直因为他太简单了，而无法有进一步的提高，在使用SSE指令集时，我们也没有找到合适的指令，只有当查找表为16字节的表时，可以使用_mm_shuffle_epi8快速实现，详见【算法随记七】巧用SIMD指令实现急速的字节流按位反转算法。 一文的描述。 

　　在我们再次接触AVX指令集，正如上一篇关于AVX指令的文章所述，他增加了非常具有特色的gather系列指令，具体有哪些如下图所示：

      

　　有一大堆啊，其实看明白了，就只有2大类，每大类里有2个小系列，每个系列里又有4中数据类型，

　　两大类为 ：针对128位的类型的gather和针对256位的gather。

　　两个系列为：带mask和不带mask系列。

　　4中数据类型为： int32、int64、float、double。

　　当然，里面还有一些64为地址和32位地址的区别，因此又增加了一些列的东西，我个人认为其中最常用的函数只有4个，分别是：_mm_i32gather_epi32 、_mm256_i32gather_epi32、_mm_i32gather_ps、_mm256_i32gather_ps，我们以_mm256_i32gather_epi32为例。

　　注意，这里所以下，不要以为_mm_i32gather_ps这样的intrinsics指令以_mm开头，他就是属于SSE的指令，实际行他并不是，他是属于AVX2的，只是高级别的指令集对老指令的有效补充。

　　_mm256_i32gather_epi32的相关说明如下：    

                    

 　　其作用，翻译过来就是从固定的基地址base_addr开始， 燃用偏移量由 vindex提供，注意这里的vindex是一个__m256i数据类型，里面的数据要把它看成8个int32类型，即保存了8个数据的地址偏移量，最后一个scale表示地址偏移量的放大系数，容许的值只有1、2、4、8，代表了字节，双字节，四字节和把字节的意思，通常_mm256_i32gather_epi32一般都是使用的4这个数据。

　　那么注意看这些gather函数，最下的操作单位都是int32，因此，如果我们的查找表是byte或者short类型，这个就有点困难了，正如我们上面的Cure函数一样，是无法直接使用这个函数的。

　　那么我我们来看看一个正常的int型表，使用两者之间大概有什么区别呢，以及是如何使用该函数的，为了测试公平，我把正常的查找表也做了展开。

int main()
{
    const int Length = 4000 * 4000;
    int *Src = (int *)calloc(Length, sizeof(int));
    int *Dest = (int *)calloc(Length, sizeof(int));
    int *Table = (int *)calloc(65536, sizeof(int));
    for (int Y = 0; Y < Length; Y++)        Src[Y] = rand();    //    产生的随机数在0-65535之间，正好符号前面表的大小
    for (int Y = 0; Y < 65536; Y++)
    {
        Table[Y] = 65535 - Y;    //    随意的分配一些数据
    }
    LARGE_INTEGER nFreq;//LARGE_INTEGER在64位系统中是LONGLONG，在32位系统中是高低两个32位的LONG，在windows.h中通过预编译宏作定义
    LARGE_INTEGER nBeginTime;//记录开始时的计数器的值
    LARGE_INTEGER nEndTime;//记录停止时的计数器的值
    double time;
    QueryPerformanceFrequency(&nFreq);//获取系统时钟频率
    QueryPerformanceCounter(&nBeginTime);//获取开始时刻计数值
    for (int Y = 0; Y < Length; Y += 4)
    {
        Dest[Y + 0] = Table[Src[Y + 0]];
        Dest[Y + 1] = Table[Src[Y + 1]];
        Dest[Y + 2] = Table[Src[Y + 2]];
        Dest[Y + 3] = Table[Src[Y + 3]];
    }
    QueryPerformanceCounter(&nEndTime);//获取停止时刻计数值
    time = (double)(nEndTime.QuadPart - nBeginTime.QuadPart) * 1000 / (double)nFreq.QuadPart;//（开始-停止）/频率即为秒数，精确到小数点后6位
    printf("%f   \n", time);

    QueryPerformanceCounter(&nBeginTime);//获取开始时刻计数值
    for (int Y = 0; Y < Length; Y += 16)
    {
        __m256i Index0 = _mm256_loadu_si256((__m256i *)(Src + Y));
        __m256i Index1 = _mm256_loadu_si256((__m256i *)(Src + Y + 8));
        __m256i Value0 = _mm256_i32gather_epi32(Table, Index0, 4);    
        __m256i Value1 = _mm256_i32gather_epi32(Table, Index1, 4);
        _mm256_storeu_si256((__m256i *)(Dest + Y), Value0);
        _mm256_storeu_si256((__m256i *)(Dest + Y + 8), Value1);
    }
    QueryPerformanceCounter(&nEndTime);//获取停止时刻计数值
    time = (double)(nEndTime.QuadPart - nBeginTime.QuadPart) * 1000 / (double)nFreq.QuadPart;//（开始-停止）/频率即为秒数，精确到小数点后6位
    printf("%f   \n", time);
    free(Src);
    free(Dest);
    free(Table);

    getchar();
    return 0;
}

　　直接使用这句即可完成查表工作：__m256i Value0 = _mm256_i32gather_epi32(Table, Index0, 4);

　　这是一个比较简单的应用场景，在我本机的测试中，普通C语言的耗时大概是27ms，AVX版本的算法那耗时大概是17ms，速度有1/3的提升。考虑到加载内存和保存数据在本代码中占用的比重明显较大，因此，提速还是相当明显的。 

　　我们回到刚才的关于Curve函数的应用，因为gather相关指令最小的收集粒度都是32位，因此，对于字节版本的表是无论为力的，但是为了能借用这个函数实现查表，我们可以稍微对输入的参数做些手续，再次构造一个int类型的表格，即使用如下代码（弧度版本，Channel == 1）：

int Table[256];
for (int Y = 0; Y < 256; Y++)
{
       Table[Y] = TableB[Y];
}

　　这样这个表就可以用了，对于24位我们也可以用类似的方式构架一个256*3个int元素的表。

　　但是我们又面临着另外一个问题，即_mm256_i32gather_epi32这个返回的是8个int32类型的整形数，而我们需要的返回值确实字节数，所以这里就又涉及到8个int32数据转换为8个字节数并保存的问题，当然为了更为高效的利用指令集，我们这里考虑同时把2个__m256i类型里的16个int32数据同时转换为16个字节数，这个可以用如下的代码高效的实现：

for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
{
    unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
    unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
    for (int X = 0; X < Block * BlockSize; X += BlockSize)
    {
        __m128i SrcV = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LinePS + X));
        //    int32    A0    A1    A2    A3    A4    A5    A6    A7
        __m256i ValueL = _mm256_i32gather_epi32(Table, _mm256_cvtepu8_epi32(SrcV), 4);
        //    int32    B0    B1    B2    B3    B4    B5    B6    B7
        __m256i ValueH = _mm256_i32gather_epi32(Table, _mm256_cvtepu8_epi32(_mm_srli_si128(SrcV, 8)), 4);
        //    short    A0    A1    A2    A3    B0    B1    B2    B3    A4    A5    A6    A7    B4    B5    B6    B7
        __m256i Value = _mm256_packs_epi32(ValueL, ValueH);
        //    byte    A0    A1    A2    A3    B0    B1    B2    B3    0    0    0    0    0    0    0    0    A4    A5    A6    A7    B4    B5    B6    B7        0    0    0    0    0    0    0    0    
        Value = _mm256_packus_epi16(Value, _mm256_setzero_si256());
        //    byte    A0    A1    A2    A3    A4    A5    A6    A7    B0    B1    B2    B3    B4    B5    B6    B7    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    
        Value = _mm256_permutevar8x32_epi32(Value, _mm256_setr_epi32(0, 4, 1, 5, 2, 3, 6, 7));

        _mm_storeu_si128((__m128i *)(LinePD + X), _mm256_castsi256_si128(Value));
    }
    for (int X = Block * BlockSize; X < Width; X++)
    {
        LinePD[X] = TableB[LinePS[X]];
    }

　   上面的代码里涉及到了没有按常规方式出牌的_mm256_packs_epi32、_mm256_packus_epi16等等，最后我们也是需要借助于AVX2提供的_mm256_permutevar8x32_epi32才能把那些数据正确的调整为需要的格式。

　　对于彩色的图像，就要稍微复杂一些了，因为涉及到RGB格式的排布，同时考虑一些对齐问题，最友好的方式就是一次性处理8个像素，24个字节，这一部分留给有兴趣的读者自行研究。 

　　在我本机的CPU中测试呢，灰度版本的查找表大概有20%的提速，彩色版本的要稍微多一些，大概有30%左右。 

　　这些提速其实不太明显，因为在整个过程中处理内存耗时较多，他并不是以计算为主要过程的算法，当我们某个算法中见也有查找时，并且为了计算查找表时，需要很多的数学运算去进行隐射的坐标计算时，这个时候这些隐射计算通常都是有浮点参与，或其他各种复杂的计算参与，这个时候用SIMD指令计算这些过程是能起到很大的加速作用的，在我们没有AVX2之前，使用SSE实现时，到了进行查表时通常的做法都是把前通过SSE计算得到的坐标的_m128i元素的每个值使用_mm_extract_epi32（这个是内在的SSE指令，不是用其他伪指令拼合的）提取出每个坐标值，然后在使用_mm_set相关的函数把查找表的返回值拼接成一个行的SSE变量，以便进行后续的计算，比如下面的代码：

      

　　这个时候使用AVX2的这个指令就方便了，如下所示：

　　注意到上面的Texture其实是个字节类型的数组，也就是一副图像，对应的C代码如下所示：

int SampleXF = IM_ClampI(ClipXF >> 16, 0, Width - 1);            //    试着拆分VX和VY的符号情况分开写，减少ClampI的次数，结果似乎区别不是特别大，因此优化意义不大
int SampleXB = IM_ClampI(ClipXB >> 16, 0, Width - 1);
int SampleYF = IM_ClampI(ClipYF >> 16, 0, Height - 1);
int SampleYB = IM_ClampI(ClipYB >> 16, 0, Height - 1);
unsigned char *SampleF = Texture + (SampleYF * Stride + SampleXF);
unsigned char *SampleB = Texture + (SampleYB * Stride + SampleXB);
Sum += SampleF[0] + SampleB[0];

　　可见这里实际上是对字节类型进行查表，所以这里最后的那个scale参数我们取的是1，即中间的偏移是以字节为单位的，但是这里其实隐含着一个问题，即如果我们取样的是图片最右下角的那个位置的像素，因为要从那个位置开始读取四个字节的内存，除非图像原始格式是BGRA的，否则，必然会读取到超出图像内存外的内存数据，这个在普通的C语言中，已改会弹出一个系统错误框，蹦的一下说访问非法内存，但是我看用这个指令似乎目前还没有遇到这个错误，哪怕认为的输入一个会犯错误的坐标。

　　如果是这样的话，得到的一个好处就是对于那些图像扭曲滤镜、缩放图像中哪些重新计算坐标的函数来说，不用临时构建一副同样数据的int类型图了，而可以直接放心的使用这个函数了。

　　最后说明一点，经过在其他一些机器上测试，似乎有些初代即使支持AVX2的CPU，使用这些函数后相应的算法的执行速度反而有下降的可能性，不知道为什么。 

　　在我提供的SIMD指令优化的DEMO中，在 Adjust-->Exposure菜单下可以看到使用C语言和使用AVX进行查表优化的功能，有兴趣的作者可以自行比较下。

        

 　　很明显，在这里SSE优化选项是无法使用的。

        本文可执行Demo下载地址：  https://files.cnblogs.com/files/Imageshop/SSE_Optimization_Demo.rar，菜单中蓝色字体显示的部分为已经使用AVX加速的算法，如果您的硬件中不支持AVX2，可能这个DEMO你无法运行。

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