图8-没有过多分支的连接性？

Question

我正在写一个低级图像处理算法，它需要对像素进行大量的8连通性检查。对于每个像素，我经常需要检查它上面、下面、边上和对角线上的像素。

在图像的边缘，有一些特殊情况，一个像素只有5到3个邻居，而不是8个邻居。最简单的方法是每次访问都检查坐标是否在正确的范围内，如果不在，则返回一些默认值。

我正在寻找一种方法来避免所有这些检查，因为它们会给算法带来很大的开销。有什么技巧可以完全避免它吗？

Answer 1

对于性能关键型代码，您可能会执行类似以下操作：

process row 0
for r = 1 to M - 2
  process row r, pixel 0
  for c = 1 to N - 2
    process row r, pixel c 
  process row r, pixel N - 1
process row M - 1

大部分操作都在内部循环中，并且是无分支的。作为特殊情况，您只需处理第一行/最后一行，以及每行的第一个/最后一个像素。这会使代码变得更笨重，但这就是优化的本质。

Answer 2

如果您的算法有合适的值，请添加一个1像素的边框，并仅检查原始像素数据。

Answer 3

或者，为了扭转@Roger的建议，忽略每个边框的最外面的像素，如果这对你有效的话。换句话说，只处理图像的内部像素。