本文介紹經典的表面模糊Surface Blur演算法與實現。

表面模糊是PS裡一個重要的保邊濾波器，它的演算法很簡單，公式如下所示：

主要思想還是計算當前畫素X的鄰域範圍內不同畫素的加權求和，邊緣地方的畫素，加權比較大，平滑的地方加權比較小，以此來保留邊緣資訊，平滑平坦區域；

效果如下圖所示：

程式碼實現如下：

1. #define MIN2(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))  
2. #define MAX2(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))  
3. #define CLIP3(x, a, b) MIN2(MAX2(a,x), b)  
4. void f_SurfaceBlur(unsigned char* srcData, int width, int height, int stride, int radius, int threshold)  
5. {  
6.     if (srcData == NULL)  
7.     {  
8.         return;  
9.     }  
10.     float sumr = 0, sumrw = 0, sumg = 0, sumgw = 0, sumb = 0, sumbw = 0, k = 0;  
11.     int pos = 0, pos0 = 0;  
12.     unsigned char* tempData = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * height * stride);  
13.     memcpy(tempData, srcData, sizeof(unsigned char) * height * stride);  
14.     for(int j = 0; j < height; j++)  
15.     {  
16.         for(int i = 0; i < width; i++)  
17.         {  
18.             pos = i * 4 + j * stride;  
19.             sumr = sumrw = sumg = sumgw = sumb = sumbw = 0;  
20.             for(int n = -radius; n <= radius; n++)  
21.             {  
22.                 for(int m = -radius; m <= radius; m++)  
23.                 {  
24.                     int x = CLIP3(i + m, 0, width - 1);  
25.                     int y = CLIP3(j + n, 0, height - 1);  
26.                     pos0 = x * 4 + y * stride;  
27.                     k = 1.0f - abs(tempData[pos0] - tempData[pos]) / (2.5f * threshold);  
28.                     sumb += k * tempData[pos0];  
29.                     sumbw += k;  
30.   
31.                     k = 1.0f - abs(tempData[pos0 + 1] - tempData[pos + 1]) / (2.5f * threshold);  
32.                     sumg += k * tempData[pos0 + 1];  
33.                     sumgw += k;  
34.   
35.                     k = 1.0f - abs(tempData[pos0 + 2] - tempData[pos + 2]) / (2.5f * threshold);  
36.                     sumr += k * tempData[pos0 + 2];  
37.                     sumrw += k;  
38.                 }  
39.             }  
40.             srcData[pos]     = sumbw == 0 ? srcData[pos]     : CLIP3(sumb / sumbw, 0, 255);  
41.             srcData[pos + 1] = sumgw == 0 ? srcData[pos + 1] : CLIP3(sumg / sumgw, 0, 255);  
42.             srcData[pos + 2] = sumrw == 0 ? srcData[pos + 2] : CLIP3(sumr / sumrw, 0, 255);  
43.         }  
44.     }  
45.     free(tempData);  
46. }  

程式碼沒有經過優化，是完全按照公式實現的，如果考慮優化，可以考慮使用多執行緒，或者是YCbCr顏色空間只對Y處理，以此加速，效果會比較明顯。