在单核时代，多线程程序的主要目的是防止UI假死，而一般情况下此时多线程程序的性能会比单线程的慢，这种情况五六年前是比较普遍的，所有哪个时候用VB6写的图像程序可能比VC6的慢不了多少。可在多核时代，多线程的合理利用可以使得程序速度线性提升。
在一般的编程工具中，都有提供线程操作的相关类。比如在VS2010中，提供了诸如System.Threading、System.Threading.Tasks等命名空间，方便了大家对多线程程序的编制。但是直接的使用Threading类还是很不方便，为此，在C#的几个后续版本中，加入了Parallel这样的并行计算类，在实际的编码中，配合Partitioner.Create方法，我们会发现这个类特别适合于图像处理中的并行计算，比如下面这个简单的代码就实现去色算法的并行计算：
private void Desaturate(Bitmap Bmp)
{
if (Bmp.PixelFormat == PixelFormat.Format24bppRgb)
{
BitmapData BmpData = Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, Bmp.PixelFormat);
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, BmpData.Height), (H) =>
{
int X, Y, Width, Height, Stride;
byte Red, Green, Blue, Max, Min, Value;
byte* Scan0, CurP;
Width = BmpData.Width; Height = BmpData.Height; Stride = BmpData.Stride; Scan0 = (byte*)BmpData.Scan0;
for (Y = H.Item1; Y < H.Item2; Y++)
{
CurP = Scan0 + Y * Stride;
for (X = 0; X < Width; X++)
{
Blue = *CurP; Green = *(CurP + 1); Red = *(CurP + 2);
if (Blue > Green)
{
Max = Blue;
Min = Green;
}
else
{
Max = Green;
Min = Blue;
}
if (Red > Max)
Max = Red;
else if (Red < Min)
Min = Red;
Value = (byte)((Max + Min) >> 1);
*CurP = Value; *(CurP + 1) = Value; *(CurP + 2) = Value;
CurP += 3;
}
}
});
Bmp.UnlockBits(BmpData);
}
去色的原理就是取彩色图像RGB通道最大值和最小值的平均值作为新的三通道的颜色值。
做个速度比较：
图像大小 单线程时间/ms 多线程时间/ms
1024*768 5 2
1600*1200 15 8
4000*3000 117 60
去色是轻量级的数字图像算法，但是再多核CPU上依然能够发挥多线程的速度优势。
我们在看看复杂点的算法的例子，这里我们举一个缩放模糊的例子。
public static void ZoomBlur(Bitmap Bmp, int SampleRadius = 100, int Amount = 100, int CenterX = 256, int CenterY = 256)
{
int Width, Height, Stride;
BitmapData BmpData = Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
Width = BmpData.Width; Height = BmpData.Height; Stride = BmpData.Stride;
byte* BitmapClone = (byte*)Marshal.AllocHGlobal(BmpData.Stride * BmpData.Height);
CopyMemory(BitmapClone, BmpData.Scan0, BmpData.Stride * BmpData.Height);
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, Height, Height / Environment.ProcessorCount), (H) =>
{
int SumRed, SumGreen, SumBlue,Fx, Fy, Fcx, Fcy;
int X, Y, I;
byte* Pointer, PointerC;
uint* Row, RowP;
Fcx = CenterX << 16 + 32768;
Fcy = CenterY << 16 + 32768;
Row = (uint*)Marshal.AllocHGlobal(SampleRadius * 4);
for (Y = H.Item1; Y < H.Item2; Y++)
{
Pointer = (byte*)BmpData.Scan0 + Stride * Y;
Fy = (Y << 16) - Fcy;
RowP = Row;
for (I = 0; I < SampleRadius; I++)
{
Fy -= ((Fy >> 4) * Amount) >> 10;
*RowP = (uint)(BitmapClone + Stride * ((Fy + Fcy) >> 16));
RowP++;
}
for (X = 0; X < Width; X++)
{
Fx = (X << 16) - Fcx;
SumRed = 0; SumGreen = 0; SumBlue = 0;
RowP = Row;
for (I = 0; I < SampleRadius; I++)
{
Fx -= ((Fx >> 4) * Amount) >> 10;
PointerC = (byte*)*RowP + ((Fx + Fcx) >> 16) * 3; // *3不需要优化，编译器会变为lea eax,[eax+eax*2]
SumBlue += *(PointerC);
SumGreen += *(PointerC + 1);
SumRed += *(PointerC + 2);
RowP++;
}
*(Pointer) = (byte)(SumBlue / SampleRadius);
*(Pointer + 1) = (byte)(SumGreen / SampleRadius);
*(Pointer + 2) = (byte)(SumRed / SampleRadius);
Pointer += 3;
}
}
Marshal.FreeHGlobal((IntPtr)Row);
});
Marshal.FreeHGlobal((IntPtr)BitmapClone); // 释放掉备份数据
Bmp.UnlockBits(BmpData);
}
其中的CopyMemory函数声明如下：
[DllImport("Kernel32.dll", EntryPoint = "RtlMoveMemory", SetLastError = true)]
internal static extern void CopyMemory(byte* Dest, byte* src, int Length);
我们看看速度提升：
图像大小 单线程时间（ms） 多线程时间(ms) PS用时(s)
1024*768 926 556 0.7
1600*1200 2986 1214 1.5
4000*3000 21249 6047 7.2
从上图中可以看到，图像越大，单线程和多线程之间的时间比例就越大，也越能发挥多线程的优势。
源码及更多分析详见：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3344103.html
*********作者： laviewpbt 时间： 2013.9.28 联系QQ: 33184777 转载请保留本行信息*********
