U8g2库中XBM图像绘制性能优化方案解析
2025-06-06 20:16:31作者:沈韬淼Beryl
引言
在嵌入式图形显示领域,U8g2库因其轻量级和跨平台特性而广受欢迎。本文重点探讨该库中XBM(X BitMap)图像绘制功能的性能优化方案,通过改进算法显著提升了图像渲染速度。
XBM图像格式特点
XBM是一种单色位图格式,具有以下特性:
- 每个像素仅用1位表示(0或1)
- 数据以字节数组形式存储
- 采用MSB(最高有效位)优先的位序排列
- 适合存储简单图标和界面元素
原始实现分析
原版U8g2库中的u8g2_DrawHXBMP函数采用逐像素绘制方式:
- 逐个检查位图中的每一位
- 根据位值设置绘制颜色
- 调用
u8g2_DrawHVLine绘制单个像素 - 移动位置指针和位掩码
这种方法简单直接,但存在明显性能问题:
- 每个像素都需要单独的函数调用
- 无法利用相邻相同像素的连续性
- 频繁的位操作和函数调用开销大
优化方案设计
优化思路基于"行程编码"原理,识别连续相同颜色的像素段,然后批量绘制:
- 连续像素检测:在循环中统计连续相同颜色的像素数量
- 批量绘制:对连续段调用一次绘制函数
- 边界处理:正确处理字节边界和位掩码变化
关键改进代码段:
while (len > 0 && (current_bit == 0 ?
((u8x8_pgm_read(b) & mask) == 0) :
((u8x8_pgm_read(b) & mask) != 0)))
{
run_length++;
x++;
mask <<= 1;
if (mask == 0) {
mask = 1;
b++;
}
len--;
}
性能对比测试
在STM32F103平台上测试两种实现:
| 测试图像 | 尺寸(px) | 原始耗时(μs) | 优化后耗时(μs) | 提升幅度 |
|---|---|---|---|---|
| 图像1 | 101×61 | 23730 | 12537 | 47.2% |
| 图像2 | 94×60 | 21430 | 16454 | 23.2% |
性能提升效果显著,特别是对于大面积单色区域的图像效果更明显。
技术细节说明
- 位操作优化:通过位掩码移位代替重复计算
- 内存访问:减少对位图数据的重复读取
- 函数调用:将多次单像素绘制合并为一次多像素绘制
- 透明处理:保留对透明背景的特殊处理逻辑
应用场景建议
该优化特别适用于:
- 嵌入式设备界面刷新
- 动画效果实现
- 大尺寸XBM图像显示
- 资源受限的MCU平台
总结
通过对U8g2库XBM绘制算法的优化,我们实现了显著的性能提升。这种基于行程编码思想的优化方法,不仅适用于XBM图像,也可推广到其他单色位图的处理场景。在嵌入式图形开发中,此类微观优化往往能带来可观的整体性能改善。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
650
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
211
221
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
655
291
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
319
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
486
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
640
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
136
874
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216