這份文章起因是因為目前遇到影像處理的小問題，CCD可以每秒抓6張(2452*2054*16)，
但是自己寫的影像處理的時間需要280ms，也就是每秒只能處理3.5張影像，跟不上影像進
來的速度。第一種解決方案是使用市面上的影像處理軟體(ex. Matlab, LabView Vison,
OpenCV)，第二種是想辦法改進演算法。在經過方案一的交叉測試後後，我開始著手方案
二。

這邊簡單的說明一下我所使用的CCD運作模式，ActiveX元件將影像放入CCD宣告的顯示
記憶體，這時可呼叫ActiveX方法將影像複製一份到我所想要的記憶體，可以是一維，也
可以是二維，但是陣列內的元素數量相同。我想要達成的目標是即時的影像相減(第n張與
第1張相減取絕對值然後以PictureBox顯示)，為了簡化問題，本次文章直接以亂數產生陣
列代表取入的影像，並將重點放在加快陣列相減後取絕對值的速度。

我所使用的硬體為C2D E6550 2.34G*2 RAM 3.25G，，30次測試平均值如下：

Visual Studio 2008 C# 的測試結果
兩組一維陣列(1,2452*2054)相減取絕對值，所需時間為52.604ms
兩組二維陣列(2452,2054)相減取絕對值，所需時間為278.125ms

Matlab2009b 的測試結果
兩組一維陣列(1,2452*2054)相減取絕對值，所需時間為42.819ms
兩組二維陣列(2452,2054)相減取絕對值，所需時間為41.405ms

NI Measurement Studio 8.6 的測試結果(使用axCWArray元件)
兩組一維陣列(1,2452*2054)相減取絕對值，所需時間為559.375ms
兩組二維陣列(2452,2054)相減取絕對值，所需時間為1443.75ms

Maltlab影像處理測試結果
imabsdiff所需時間為86.724ms (兩張相減後取絕對值)
imsubstract所需時間為17.726ms (兩張影像相減)

Visual Studio 2008 C# 將一維陣列轉成影像輸出給PictureBox所需時間為31.250ms

小結論：

1. 在C#中使用一維陣列做影像處理能夠大幅度的減少運算時間。
2. 兩組一維陣列相減後取絕對值，轉成影像輸出給PictureBox總共需要時間83.854ms
，小贏Matlab(86.724ms) XDD。
3. 若要再加快處理速度，需要考慮多執行緒與組合語言搭配使用。

小問題：

1. 承小結論3，請版上強者大大能夠指點我的程式碼，提供改進的建議，謝謝。


附上我的程式碼

// 比較相同element數量的一維陣列與二維陣列相減時間
// 一維陣列相減52.08ms 、二維陣列相減285.9375ms
// 同迴圈內頭尾同時計算對時間沒有影響
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace myImageSub
{
public partial class mainForm : Form
{
public mainForm()
{
InitializeComponent();

ushort[] myArray1 = new ushort[2452 * 2054];
ushort[] myArray2 = new ushort[2452 * 2054];
ushort[] myArray3 = new ushort[2452 * 2054];
ushort[,] myArray4 = new ushort[2452, 2054];
ushort[,] myArray5 = new ushort[2452, 2054];
ushort[,] myArray6 = new ushort[2452, 2054];
Random myRnd = new Random();
double tempTime01, tempTime02;
TimeSpan clock01 = new TimeSpan();
int cycleTimes = 5;

// 一維陣列計算速度
for (int i = 0; i < cycleTimes; i++)
{
for (int j = 0; j < myArray1.Length; j++)
{
myArray1[j] = (ushort)myRnd.NextDouble();
myArray2[j] = (ushort)myRnd.NextDouble();
}

System.DateTime startTime = DateTime.Now;
for (int j = 0; j < myArray1.Length; j++)
{
myArray3[j] = (ushort)Math.Abs(myArray1[j] - myArray2[j]);
}
clock01 = (DateTime.Now - startTime) + clock01;
}
tempTime01 = (clock01.TotalMilliseconds / cycleTimes);

// 二維陣列計算速度
for (int i = 0; i < cycleTimes; i++)
{
for (int j = 0; j < myArray4.GetLength(1); j++)
{
for (int k = 0; k < myArray4.GetLength(0); k++)
{
myArray4[k, j] = (ushort)myRnd.NextDouble();
myArray5[k, j] = (ushort)myRnd.NextDouble();
}
}

System.DateTime startTime = DateTime.Now;
for (int j = 0; j < myArray4.GetLength(1); j++)
{
for (int k = 0; k < myArray4.GetLength(0); k++)
{
myArray6[k, j] = (ushort)Math.Abs(myArray4[k, j] -
myArray5[k, j]);
}
}
clock01 = (DateTime.Now - startTime) + clock01;
}
tempTime02 = (clock01.TotalMilliseconds / cycleTimes);

MessageBox.Show("一維陣列相減所需時間為" + tempTime01.ToString()
+ " ms \r\n" +
"二維陣列相減所需時間為" + tempTime02.ToString() + " ms");
}
}
}

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