<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><?xml-stylesheet href='http://feeds.feedsky.com/styles/temp01.xsl' type='text/xsl' ?><!--这是一个由Feedsy提供技术支持的Feed，为了提高读者阅读的体验，以及满足用户美化自己Feed的需要，我们设计了多种精美的Feed模板，提供给大家选择，所有最终呈现出来的样式，皆由用户自愿选择使用，未经许可，任何团体和个人，请不要擅自修改样式或者盗用，这是对于用户选择权的尊重。--><rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:fs="http://www.feedsky.com/namespace/feed" xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/" xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/" xmlns:trackback="http://madskills.com/public/xml/rss/module/trackback/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0"><channel><atom:link href="http://feeds.feedsky.com/csdn.net/housisong" type="application/rss+xml" rel="self"></atom:link><fs:self_link href="http://feeds.feedsky.com/csdn.net/housisong" type="application/rss+xml"></fs:self_link><lastBuildDate>Mon, 09 Mar 2009 07:03:00 GMT</lastBuildDate><title>HouSisong的专栏</title><description>这里有我的原创技术文章或自己编写的文章，主要包含优化、图形图像、Delphi泛型库DGL、自己写的一些好玩的东东:)</description><link>http://blog.csdn.net/housisong/</link><item><title>图像旋转系列文章的源代码下载</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/09/3970925.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/3970925.aspx</wfw:comment><slash:comments>0</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/3970925.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=3970925</trackback:ping><description>这里提供了《图形图像处理－之－任意角度的高质量的快速的图像旋转》系列文章的源代码下载；包含了完整的可以编译的项目源代码；本文章对源代码进行了一些简要的说明；&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/3970925.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Mon, 09 Mar 2009 15:03:00 +0800</pubDate><author>侯思松</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/09/3970925.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/09/3970925.aspx</guid><dc:creator>侯思松</dc:creator></item><item><title>图像缩放系列文章的源代码下载</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/07/3967270.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/3967270.aspx</wfw:comment><slash:comments>2</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/3967270.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=3967270</trackback:ping><description>这里提供了《图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放》系列文章的源代码下载；包含了完整的可以编译的项目源代码；本文章对源代码进行了一些简要的说明；&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/3967270.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Sun, 08 Mar 2009 07:12:00 +0800</pubDate><author>侯思松</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/07/3967270.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/03/07/3967270.aspx</guid><dc:creator>侯思松</dc:creator></item><item><title>图形图像处理－之－彩色转化到灰度的速度优化</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/02/12/3884368.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/3884368.aspx</wfw:comment><slash:comments>3</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/3884368.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=3884368</trackback:ping><description>彩色转化到灰度的速度优化文章包括图形图像处理简单Demo框架和灰度转换的实现及其速度优化,并演示其使用SIMD指令集的优化;   本篇文章将第一次提供完整的可以编译的图像处理完整项目代码;   (以后会用这个框架逐步改写以前的图形图像处理文章)&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/3884368.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2009 07:03:00 +0800</pubDate><author>侯思松</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/02/12/3884368.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2009/02/12/3884368.aspx</guid><dc:creator>侯思松</dc:creator></item><item><title>地震后,我终于回到了家</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/10/12/3060824.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/3060824.aspx</wfw:comment><slash:comments>3</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/3060824.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=3060824</trackback:ping><description>晚上做梦,在等着分地震后的一些救灾物资( 好像是倒掉的建筑废料:( )...  很模糊醒了 发现枕头被汗浸透了在家的时候,我听到多个人在不同的情况下给我说过一句相同的话:&quot;当时以为世界末日来了!&quot;...&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/3060824.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Sun, 12 Oct 2008 13:41:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/10/12/3060824.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/10/12/3060824.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>我家在绵竹</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/05/15/2446995.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2446995.aspx</wfw:comment><slash:comments>6</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2446995.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2446995</trackback:ping><description>&lt;br /&gt;我家在绵竹,距离震源估计55公里;发生地震后在外地,了解的相关信息很少,一直尝试拨打家里和亲戚的固话\手机和发短信;&lt;br /&gt;5.12日21:25通过短信联系到了德阳城里的一个亲戚,他告诉我我的家人平安;&lt;br /&gt;5.13日凌晨1点过接近2点的时候拨通的家人的手机,家人都没有事,房屋破损;&lt;br /&gt;这两天再没有拨通过电话;&lt;br /&gt;绵竹的汉旺镇受灾严重,这是一个工业重镇;遵道和清平受灾也应该很严重,清平的交通应该严重受阻;  土门\新市还没有消息;&lt;br /&gt;还有很多同学没有和家里人取得联系 ...&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2446995.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Thu, 15 May 2008 16:30:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/05/15/2446995.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/05/15/2446995.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>图形图像处理－之－一个复杂度为常数的快速局部自适应算法 下篇</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286804.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2286804.aspx</wfw:comment><slash:comments>5</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2286804.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2286804</trackback:ping><description>图像处理中，某些算法在对一个像素的处理都需要根据周围很多像素的综合信息来做处理，这类算法一般叫做局部自适应算法；用以得到更好的处理效果，但很多时候这都可能成为一个性能瓶颈，因为对一个像素点都需要做大量的处理；本文将提供我使用的一个复杂度为常数的快速局部自适应算法。(当然,某些二维模板不一定能够拆解成常数算法，但很多还是可以拆解成线性算法的)&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2286804.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Sun, 13 Apr 2008 02:22:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286804.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286804.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>图形图像处理－之－一个复杂度为常数的快速局部自适应算法 上篇</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286776.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2286776.aspx</wfw:comment><slash:comments>1</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2286776.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2286776</trackback:ping><description>图像处理中，某些算法在对一个像素的处理都需要根据周围很多像素的综合信息来做处理，这类算法一般叫做局部自适应算法,用以得到更好的处理效果;但很多时候这都可能成为一个性能瓶颈，因为对一个像素点都需要做大量的处理；本文将提供我使用的一个复杂度为常数的快速局部自适应算法。(当然,某些二维模板不一定能够拆解成常数算法，但很多还是可以拆解成线性算法的)&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2286776.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Sun, 13 Apr 2008 02:10:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286776.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/04/12/2286776.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>YUV视频格式到RGB32格式转换的速度优化 下篇</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/03/23/2210594.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2210594.aspx</wfw:comment><slash:comments>3</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2210594.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2210594</trackback:ping><description>我们得到的很多视频数据(一些解码器的输出或者摄像头的输出等)都使用了一种叫YUV的颜色格式；本文介绍了常见的YUV视频格式(YUY2\YVYU\UYVY\I420\YV12等)到RGB颜色格式的转换,并尝试对转化的速度进行优化；   全文 分为:        《上篇》文章首先介绍了YUV颜色格式，并介绍了YUV颜色格式和RGB颜色格式之间的相互转换；然后重点介绍了YUYV视频格式到RGB32格式的转化，并尝试进行了一些速度优化；    《中篇》尝试使用MMX\SSE指令对前面实现的解码器核心进行速度优化；然后简要介绍了一个使用这类CPU特殊指令时的代码框架，使得解码程序能够根据运行时的CPU指令支持情况动态调用最佳的实现代码；并最终提供一个多核并行的优化版本；    《下篇》介绍YUV类型的其他种类繁多的视频数据编码格式；并将前面实现的解码器核心(在不损失代码速度的前提下)进行必要的修改，使之适用于这些YUV视频格式的解码；&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2210594.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Mon, 24 Mar 2008 01:12:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/03/23/2210594.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/03/23/2210594.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>我的分形屏保 国王风暴《KingBlizzard》</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/22/2112257.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2112257.aspx</wfw:comment><slash:comments>7</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2112257.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2112257</trackback:ping><description>过春节的时候写了一个屏保程序，展示一些分形图片和动画;文章里提供屏保程序和完整源代码下载，和其简要说明；可以作为一个DDraw、游戏和分形的简单Demo;&lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2112257.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Fri, 22 Feb 2008 16:13:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/22/2112257.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/22/2112257.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item><item><title>我的分形画廊</title><link>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/06/2086040.aspx</link><wfw:comment>http://blog.csdn.net/housisong/comments/2086040.aspx</wfw:comment><slash:comments>7</slash:comments><wfw:commentRss>http://blog.csdn.net/housisong/comments/commentRss/2086040.aspx</wfw:commentRss><trackback:ping>http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=2086040</trackback:ping><description>上大学的时候“不务正业”，整天整天的跑(泡)图书馆；&quot;分形&quot;这门有趣的数学几何的分支领域也是在这段时间里接触的；我利用分形的原理用程序绘制了很多好看的图片；以前上学时做的一些漂亮的分形图片: http://blog.csdn.net/housisong/Gallery/280093.aspx &lt;img src =&quot;http://blog.csdn.net/housisong/aggbug/2086040.aspx&quot; width = &quot;1&quot; height = &quot;1&quot; /&gt;</description><pubDate>Thu, 07 Feb 2008 06:25:00 +0800</pubDate><author>HouSisong</author><comments>http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/06/2086040.aspx#Feedback</comments><guid isPermaLink="false">http://blog.csdn.net/housisong/archive/2008/02/06/2086040.aspx</guid><dc:creator>HouSisong</dc:creator></item></channel></rss>