Android 下實現高效的模糊效果
作者 | Dajavu
地址 | http://www.jianshu.com/p/4abce9d7b347
宣告 | 本文是 Dajavu 原創，已獲授權釋出，未經原作者允許請勿轉載
前言
其實有關 android 下實現圖片模糊的文章有很多，大多都是使用 renderscript 內建的 ScriptIntrinsicBlur 來實現的，這篇文章中的例子也不例外，但如果僅僅是呼叫一下 api 的話就沒必要去寫了。所以接下來會介紹均值模糊以及高斯模糊的原理、什麼是 renderscript 以及如何編寫 renderscript。最終的例子是將圖片高斯模糊處理後再呼叫自己編寫的 rs 對其增加一層蒙版效果（這裡會提到計算機是如何處理透明度以及顏色疊加的）。
具體實現
上面這張圖片是用於影象演算法測試的國際標準影象，使用這張圖片主要有兩個原因：
-
影象包含了各種細節、平滑區域、陰影和紋理，這些對測試各種影象處理演算法很有用。
-
影象裡是一個很迷人的女子。而影象處理領域裡的人大多為男性，可以吸引更多的人。
然而這張圖片其實出自 1972 年的 《花花公子》，所以上面給出的圖片並不完整，下面我們寫一個小 demo 來展示一下完整的圖片。
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
imageView = (ImageView) findViewById(R.id.image);
drag = (ImageView) findViewById(R.id.drag);
SeekBar progressBar = (SeekBar) findViewById(R.id.seek);
bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.rina);
imageView.setImageBitmap(bitmap);
imageView.post(new
@Override
public void run() {
float scale = bitmap.getWidth() * 1f / imageView.getWidth();
mosaic = Bitmap.createBitmap(bitmap, (int) (drag.getX() * scale), (int) (drag.getY() * scale),
(int) (drag.getWidth() * scale), (int) (drag.getHeight() * scale));
drag.setImageBitmap(BlurHelper.mosaic(mosaic, currentRadius));
}
});
progressBar.setProgress(currentRadius * 5
progressBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() {
@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int progress, boolean fromUser) {
if (progress % 5 == 0) {
currentRadius = progress / 5;
drag.setImageBitmap(BlurHelper.mosaic(mosaic, currentRadius));
}
}
@Override
public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
}
@Override
public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) {
}
});
drag.setOnTouchListener(new View.OnTouchListener() {
@Override
public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) {
switch (event.getAction()) {
case MotionEvent.ACTION_DOWN:
xDown = event.getX();
yDown = event.getY();
break;
case MotionEvent.ACTION_MOVE:
float targetX = event.getX() - xDown + v.getTranslationX();
float targetY = event.getY() - yDown + v.getTranslationY();
targetX = Math.min(Math.max(targetX, 0), imageView.getWidth() - drag.getWidth());
targetY = Math.min(Math.max(targetY, 0), imageView.getHeight() - drag.getHeight());
v.setTranslationX(targetX);
v.setTranslationY(targetY);
float scale = bitmap.getWidth() * 1f / imageView.getWidth();
b = Bitmap.createBitmap(bitmap, (int) (drag.getX() * scale), (int) (drag.getY() * scale),
(int) (drag.getWidth() * scale), (int) (drag.getHeight() * scale));
drag.setImageBitmap(BlurHelper.mosaic(mosaic, currentRadius));
break;
}
return true;
}
});
}
public static Bitmap mosaic(Bitmap bitmap, int radius) {
if (radius == 0) return bitmap;
final int width = bitmap.getWidth();
final int height = bitmap.getHeight();
final Bitmap outBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), bitmap.getConfig());
final int[] pixels = new int[width * height];
bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < height; i++) {
for (int j = 0; j < width; j++) {
int x = j % radius;
int y = i % radius;
pixels[i * width + j] = pixels[(i - y) * width + j - x];
}
}
outBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
return outBitmap;
}
因為原圖有點少兒不宜，所以我這邊手動給打了個碼，在原圖上蓋了一層馬賽克後的圖片，每次拖動後都會重新計算。其實馬賽克演算法也是一種模糊演算法，首先圖片其實是由很多畫素點組成的一個二維陣列（或者矩陣）。上面的馬賽克演算法只是遍歷了圖片的每一個畫素，然後在這個過程中對於給定的半徑將所有的畫素都設定成第一個畫素的值。
我們由此拋磚引玉引出均值模糊（box blur），和馬賽克演算法差不多，他是每一個畫素都取周圍畫素的平均值。演算法也比較簡單，如下：
public static Bitmap boxBlur(Bitmap bitmap, int radius) {
final int width = bitmap.getWidth();
final int height = bitmap.getHeight();
final int[] pixels = new int[width * height];
final int[] outPixels = new int[width * height];
final Bitmap outBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), bitmap.getConfig());
bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
//遍歷bitmap每一個畫素
for (int i = 0; i < width; i++) {
for (int j = 0; j < height; j++) {
//取半徑為radius的矩形區域，並處理邊界情況
final int left = i - radius < 0 ? 0 : i - radius;
final int top = j - radius < 0 ? 0 : j - radius;
final int right = i + radius > width ? width : i + radius;
final int bottom = j + radius > height ? height : j + radius;
//矩形區域總畫素
final int count = (right - left) * (bottom - top);
//分別求出矩形區域內rgb的總值
int r = 0, g = 0, b = 0;
for (int m = left; m < right; m++) {
for (int n = top; n < bottom; n++) {
final int pixel = pixels[n * width + m];
r += Color.red(pixel);
g += Color.green(pixel);
b += Color.blue(pixel);
}
}
//設定新的畫素為矩形區域內畫素的均值
outPixels[j * width + i] = Color.rgb(r / count, g / count, b / count);
}
}
outBitmap.setPixels(outPixels, 0, width, 0, 0, width, height);
bitmap.recycle();
return outBitmap;
}上面這麼寫是為了看起來更清楚，他的時間複雜度為 O（n^2 * m^2）效率是極低的。anyway 進行均值模糊之後的效果如下圖(影象大小 300 * 260，模糊半徑 5 )：
可以看到模糊的效果並不是很平滑，仔細看可以看到一個個小格子。顯然取平均的方式並不是特別好，對於影象而言我們可以認為越靠近中心點與其關係越密切，而離中心點越遠的畫素相關程度也就越低，採用加權平均的方式似乎更合理一些。如果你是理科生的話，不知道你是否還記得高中數學書上提到過的正態分佈（高斯分佈）。下圖是正態分佈的函式曲線：
距離中心點越近，值就越大，完全符合我們的需求，可以作為計算平均時的權值，使用正態分佈曲線來進行模糊計算的方式就叫做高斯模糊（gaussian blur）。u = 0 時的二維高斯曲線的函式如下：
其中 sigma 決定了資料的離散程度，sigma 越大麴線越扁，反之依然。
下面我們用程式碼簡單實現一下，首先生成一個高斯模糊的概率矩陣：
private static float[][] makeGaussianBlurKernel(int radius, float sigma) {
//根據公式先計算一下2 * sigma ^ 2 便於之後計算
final float sigmaSquare2 = sigma * sigma * 2;
//半徑是指中心點距離邊界的距離，所以如果半徑為1，則需要一個3 * 3的矩陣
final int size = radius * 2 + 1;
final float[][] matrix = new float[size][size];
float sum = 0;
int row = 0;
for (int i = -radius; i <= radius; i++) {
int column = 0;
for (int j = -radius; j <= radius; j++) {
//根據公式計算出值
matrix[row][column] = (float) (1 / (Math.PI * sigmaSquare2)
* Math.exp(-(i * i + j * j) / sigmaSquare2));
sum += matrix[row][column];
column++;
}
row++;
//算出均值，使總概率為1
for (int i = 0; i < size; i++) {
for (int j = 0; j < size; j++) {
matrix[i][j] /= sum;
}
}
return matrix;
}接下來就是根據上面算出的矩陣對影象進行加權平均了，在這裡處理邊界情況的時候偷了個懶，假設越界後的畫素對於邊界是鏡面的。
public static Bitmap gaussianBlur(Bitmap bitmap, int radius) {
final int width = bitmap.getWidth();
final int height = bitmap.getHeight();
final int[] pixels = new int[width * height];
final int[] outPixels = new int[width * height];
final Bitmap outBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), bitmap.getConfig());
final float[][] blurMatrix = makeGaussianBlurKernel(radius, radius / 2.5f);
bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < width; i++) {
for (int j = 0; j < height; j++) {
final int left = i - radius;
final int top = j - radius;
final int right = i + radius;
final int bottom = j + radius;
int row = 0;
float r = 0, g = 0, b = 0;
for (int n = top; n <= bottom; n++) {
int column = 0;
int y = n;
if (y >= height) y = height - 1 - (y - height);
if (y < 0) y = -y;
for (int m = left; m <= right; m++) {
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#import <Accelerate/Accelerate.h>
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