NEON 指令加速积分图算法：性能优化指南

积分图算法是一种用于快速计算图像中任意矩形区域内像素值总和的算法。NEON 指令是 ARM 处理器上的一种 SIMD（单指令多数据）指令集，可以同时处理多个数据，从而显著提升图像处理效率。

下面是一个使用 NEON 指令优化积分图算法的示例代码：

#include <arm_neon.h>

void integralImageNeon(const unsigned char* src, unsigned int* dst, int width, int height)
{
    unsigned int* integralImage = dst;
    const unsigned char* image = src;

    // 计算第一行的积分图
    for (int x = 0; x < width; x++)
    {
        unsigned int sum = 0;
        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
            sum += image[y * width + x];
            integralImage[y * width + x] = sum;
        }
    }

    // 计算其他行的积分图
    for (int y = 1; y < height; y++)
    {
        unsigned int sum = 0;
        for (int x = 0; x < width; x++)
        {
            sum += image[y * width + x];
            integralImage[y * width + x] += sum;
        }
    }

    // 使用 NEON 指令优化计算
    int remaining = width % 4;
    int vectorWidth = width - remaining;

    for (int y = 0; y < height; y++)
    {
        unsigned int sum = 0;
        for (int x = 0; x < vectorWidth; x += 4)
        {
            uint8x8_t pixels = vld1_u8(&image[y * width + x]);
            uint16x8_t pixels16 = vmovl_u8(pixels);
            uint32x4_t pixels32 = vmovl_u16(vget_low_u16(pixels16));

            uint32x4_t sum32 = vdupq_n_u32(sum);
            sum32 = vaddq_u32(sum32, pixels32);

            uint32_t* integralPtr = &integralImage[y * width + x];
            uint32x4_t integral = vld1q_u32(integralPtr);
            integral = vaddq_u32(integral, sum32);
            vst1q_u32(integralPtr, integral);

            sum += vgetq_lane_u32(sum32, 3);
        }

        // 处理剩余的像素
        for (int x = vectorWidth; x < width; x++)
        {
            sum += image[y * width + x];
            integralImage[y * width + x] += sum;
        }
    }
}

在上述代码中，我们首先计算了第一行和其他行的积分图，然后使用 NEON 指令对每行的像素进行优化计算。通过使用 NEON 指令，可以同时处理 4 个像素，从而加快计算速度。在处理剩余的像素时，我们仍然使用了普通的循环。

需要注意的是，上述代码仅适用于图像宽度是 4 的倍数的情况。如果图像宽度不是 4 的倍数，可以使用剩余像素的普通循环进行计算。

以上是一个简单的使用 NEON 指令优化积分图算法的示例，实际的优化可能需要根据具体的应用场景和硬件平台进行调整。