android 高斯模糊实现

高斯模糊

高斯模糊就是将指定像素变换为其与周边像素加权平均后的值，权重就是高斯分布函数计算出来的值。

一种实现

点击打开链接<-这里是一片关于高斯模糊算法的介绍，我们需要首先根据高斯分布函数计算权重值，为了提高效率我们采用一维高斯分布函数，然后处理图像的时候在横向和纵向进行两次计算得到结果。下面是一种实现

[java] view
plaincopyprint?

  1. public static void gaussBlur(int[] data, int width, int height, int radius,  
  2.             float sigma) {  
  3.   
  4.         float pa = (float) (1 / (Math.sqrt(2 * Math.PI) * sigma));  
  5.         float pb = -1.0f / (2 * sigma * sigma);  
  6.   
  7.         // generate the Gauss Matrix  
  8.         float[] gaussMatrix = new float[radius * 2 + 1];  
  9.         float gaussSum = 0f;  
  10.         for (int i = 0, x = -radius; x <= radius; ++x, ++i) {  
  11.             float g = (float) (pa * Math.exp(pb * x * x));  
  12.             gaussMatrix[i] = g;  
  13.             gaussSum += g;  
  14.         }  
  15.   
  16.         for (int i = 0, length = gaussMatrix.length; i < length; ++i) {  
  17.             gaussMatrix[i] /= gaussSum;  
  18.         }  
  19.   
  20.         // x direction  
  21.         for (int y = 0; y < height; ++y) {  
  22.             for (int x = 0; x < width; ++x) {  
  23.                 float r = 0, g = 0, b = 0;  
  24.                 gaussSum = 0;  
  25.                 for (int j = -radius; j <= radius; ++j) {  
  26.                     int k = x + j;  
  27.                     if (k >= 0 && k < width) {  
  28.                         int index = y * width + k;  
  29.                         int color = data[index];  
  30.                         int cr = (color & 0x00ff0000) >> 16;  
  31.                         int cg = (color & 0x0000ff00) >> 8;  
  32.                         int cb = (color & 0x000000ff);  
  33.   
  34.                         r += cr * gaussMatrix[j + radius];  
  35.                         g += cg * gaussMatrix[j + radius];  
  36.                         b += cb * gaussMatrix[j + radius];  
  37.   
  38.                         gaussSum += gaussMatrix[j + radius];  
  39.                     }  
  40.                 }  
  41.   
  42.                 int index = y * width + x;  
  43.                 int cr = (int) (r / gaussSum);  
  44.                 int cg = (int) (g / gaussSum);  
  45.                 int cb = (int) (b / gaussSum);  
  46.                   
  47.                 data[index] = cr << 16 | cg << 8 | cb | 0xff000000;  
  48.             }  
  49.         }  
  50.   
  51.         // y direction  
  52.         for (int x = 0; x < width; ++x) {  
  53.             for (int y = 0; y < height; ++y) {  
  54.                 float r = 0, g = 0, b = 0;  
  55.                 gaussSum = 0;  
  56.                 for (int j = -radius; j <= radius; ++j) {  
  57.                     int k = y + j;  
  58.                     if (k >= 0 && k < height) {  
  59.                         int index = k * width + x;  
  60.                         int color = data[index];  
  61.                         int cr = (color & 0x00ff0000) >> 16;  
  62.                         int cg = (color & 0x0000ff00) >> 8;  
  63.                         int cb = (color & 0x000000ff);  
  64.   
  65.                         r += cr * gaussMatrix[j + radius];  
  66.                         g += cg * gaussMatrix[j + radius];  
  67.                         b += cb * gaussMatrix[j + radius];  
  68.   
  69.                         gaussSum += gaussMatrix[j + radius];  
  70.                     }  
  71.                 }  
  72.   
  73.                 int index = y * width + x;  
  74.                 int cr = (int) (r / gaussSum);  
  75.                 int cg = (int) (g / gaussSum);  
  76.                 int cb = (int) (b / gaussSum);  
  77.                 data[index] = cr << 16 | cg << 8 | cb | 0xff000000;  
  78.             }  
  79.         }  
  80.     }  

实际测试会发现这种计算方式是很耗时间的，而且模糊半径越大，从原理也可以看到计算量是平方增长的，所以计算时间也越长。

RenderScript

RenderScript是Android在API 11之后加入的，用于高效的图片处理，包括模糊、混合、矩阵卷积计算等，代码示例如下

[java] view
plaincopyprint?

  1. public Bitmap blurBitmap(Bitmap bitmap){  
  2.           
  3.         //Let's create an empty bitmap with the same size of the bitmap we want to blur  
  4.         Bitmap outBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), Config.ARGB_8888);  
  5.           
  6.         //Instantiate a new Renderscript  
  7.         RenderScript rs = RenderScript.create(getApplicationContext());  
  8.           
  9.         //Create an Intrinsic Blur Script using the Renderscript  
  10.         ScriptIntrinsicBlur blurScript = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));  
  11.           
  12.         //Create the Allocations (in/out) with the Renderscript and the in/out bitmaps  
  13.         Allocation allIn = Allocation.createFromBitmap(rs, bitmap);  
  14.         Allocation allOut = Allocation.createFromBitmap(rs, outBitmap);  
  15.           
  16.         //Set the radius of the blur  
  17.         blurScript.setRadius(25.f);  
  18.           
  19.         //Perform the Renderscript  
  20.         blurScript.setInput(allIn);  
  21.         blurScript.forEach(allOut);  
  22.           
  23.         //Copy the final bitmap created by the out Allocation to the outBitmap  
  24.         allOut.copyTo(outBitmap);  
  25.           
  26.         //recycle the original bitmap  
  27.         bitmap.recycle();  
  28.           
  29.         //After finishing everything, we destroy the Renderscript.  
  30.         rs.destroy();  
  31.           
  32.         return outBitmap;  
  33.           
  34.           
  35.     }  

（示例来源 https://gist.github.com/Mariuxtheone/903c35b4927c0df18cf8）

FastBlur

[java] view
plaincopyprint?

  1. public class FastBlur {  
  2.   
  3.     public static Bitmap doBlur(Bitmap sentBitmap, int radius, boolean canReuseInBitmap) {  
  4.   
  5.         // Stack Blur v1.0 from  
  6.         // http://www.quasimondo.com/StackBlurForCanvas/StackBlurDemo.html  
  7.         //  
  8.         // Java Author: Mario Klingemann <mario at quasimondo.com>  
  9.         // http://incubator.quasimondo.com  
  10.         // created Feburary 29, 2004  
  11.         // Android port : Yahel Bouaziz <yahel at kayenko.com>  
  12.         // http://www.kayenko.com  
  13.         // ported april 5th, 2012  
  14.   
  15.         // This is a compromise between Gaussian Blur and Box blur  
  16.         // It creates much better looking blurs than Box Blur, but is  
  17.         // 7x faster than my Gaussian Blur implementation.  
  18.         //  
  19.         // I called it Stack Blur because this describes best how this  
  20.         // filter works internally: it creates a kind of moving stack  
  21.         // of colors whilst scanning through the image. Thereby it  
  22.         // just has to add one new block of color to the right side  
  23.         // of the stack and remove the leftmost color. The remaining  
  24.         // colors on the topmost layer of the stack are either added on  
  25.         // or reduced by one, depending on if they are on the right or  
  26.         // on the left side of the stack.  
  27.         //  
  28.         // If you are using this algorithm in your code please add  
  29.         // the following line:  
  30.         //  
  31.         // Stack Blur Algorithm by Mario Klingemann <mario@quasimondo.com>  
  32.   
  33.         Bitmap bitmap;  
  34.         if (canReuseInBitmap) {  
  35.             bitmap = sentBitmap;  
  36.         } else {  
  37.             bitmap = sentBitmap.copy(sentBitmap.getConfig(), true);  
  38.         }  
  39.   
  40.         if (radius < 1) {  
  41.             return (null);  
  42.         }  
  43.   
  44.         int w = bitmap.getWidth();  
  45.         int h = bitmap.getHeight();  
  46.   
  47.         int[] pix = new int[w * h];  
  48.         bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);  
  49.   
  50.         int wm = w - 1;  
  51.         int hm = h - 1;  
  52.         int wh = w * h;  
  53.         int div = radius + radius + 1;  
  54.   
  55.         int r[] = new int[wh];  
  56.         int g[] = new int[wh];  
  57.         int b[] = new int[wh];  
  58.         int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;  
  59.         int vmin[] = new int[Math.max(w, h)];  
  60.   
  61.         int divsum = (div + 1) >> 1;  
  62.         divsum *= divsum;  
  63.         int dv[] = new int[256 * divsum];  
  64.         for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {  
  65.             dv[i] = (i / divsum);  
  66.         }  
  67.   
  68.         yw = yi = 0;  
  69.   
  70.         int[][] stack = new int[div][3];  
  71.         int stackpointer;  
  72.         int stackstart;  
  73.         int[] sir;  
  74.         int rbs;  
  75.         int r1 = radius + 1;  
  76.         int routsum, goutsum, boutsum;  
  77.         int rinsum, ginsum, binsum;  
  78.   
  79.         for (y = 0; y < h; y++) {  
  80.             rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;  
  81.             for (i = -radius; i <= radius; i++) {  
  82.                 p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];  
  83.                 sir = stack[i + radius];  
  84.                 sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;  
  85.                 sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;  
  86.                 sir[2] = (p & 0x0000ff);  
  87.                 rbs = r1 - Math.abs(i);  
  88.                 rsum += sir[0] * rbs;  
  89.                 gsum += sir[1] * rbs;  
  90.                 bsum += sir[2] * rbs;  
  91.                 if (i > 0) {  
  92.                     rinsum += sir[0];  
  93.                     ginsum += sir[1];  
  94.                     binsum += sir[2];  
  95.                 } else {  
  96.                     routsum += sir[0];  
  97.                     goutsum += sir[1];  
  98.                     boutsum += sir[2];  
  99.                 }  
  100.             }  
  101.             stackpointer = radius;  
  102.   
  103.             for (x = 0; x < w; x++) {  
  104.   
  105.                 r[yi] = dv[rsum];  
  106.                 g[yi] = dv[gsum];  
  107.                 b[yi] = dv[bsum];  
  108.   
  109.                 rsum -= routsum;  
  110.                 gsum -= goutsum;  
  111.                 bsum -= boutsum;  
  112.   
  113.                 stackstart = stackpointer - radius + div;  
  114.                 sir = stack[stackstart % div];  
  115.   
  116.                 routsum -= sir[0];  
  117.                 goutsum -= sir[1];  
  118.                 boutsum -= sir[2];  
  119.   
  120.                 if (y == 0) {  
  121.                     vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);  
  122.                 }  
  123.                 p = pix[yw + vmin[x]];  
  124.   
  125.                 sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;  
  126.                 sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;  
  127.                 sir[2] = (p & 0x0000ff);  
  128.   
  129.                 rinsum += sir[0];  
  130.                 ginsum += sir[1];  
  131.                 binsum += sir[2];  
  132.   
  133.                 rsum += rinsum;  
  134.                 gsum += ginsum;  
  135.                 bsum += binsum;  
  136.   
  137.                 stackpointer = (stackpointer + 1) % div;  
  138.                 sir = stack[(stackpointer) % div];  
  139.   
  140.                 routsum += sir[0];  
  141.                 goutsum += sir[1];  
  142.                 boutsum += sir[2];  
  143.   
  144.                 rinsum -= sir[0];  
  145.                 ginsum -= sir[1];  
  146.                 binsum -= sir[2];  
  147.   
  148.                 yi++;  
  149.             }  
  150.             yw += w;  
  151.         }  
  152.         for (x = 0; x < w; x++) {  
  153.             rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;  
  154.             yp = -radius * w;  
  155.             for (i = -radius; i <= radius; i++) {  
  156.                 yi = Math.max(0, yp) + x;  
  157.   
  158.                 sir = stack[i + radius];  
  159.   
  160.                 sir[0] = r[yi];  
  161.                 sir[1] = g[yi];  
  162.                 sir[2] = b[yi];  
  163.   
  164.                 rbs = r1 - Math.abs(i);  
  165.   
  166.                 rsum += r[yi] * rbs;  
  167.                 gsum += g[yi] * rbs;  
  168.                 bsum += b[yi] * rbs;  
  169.   
  170.                 if (i > 0) {  
  171.                     rinsum += sir[0];  
  172.                     ginsum += sir[1];  
  173.                     binsum += sir[2];  
  174.                 } else {  
  175.                     routsum += sir[0];  
  176.                     goutsum += sir[1];  
  177.                     boutsum += sir[2];  
  178.                 }  
  179.   
  180.                 if (i < hm) {  
  181.                     yp += w;  
  182.                 }  
  183.             }  
  184.             yi = x;  
  185.             stackpointer = radius;  
  186.             for (y = 0; y < h; y++) {  
  187.                 // Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )  
  188.                 pix[yi] = (0xff000000 & pix[yi]) | (dv[rsum] << 16) | (dv[gsum] << 8) | dv[bsum];  
  189.   
  190.                 rsum -= routsum;  
  191.                 gsum -= goutsum;  
  192.                 bsum -= boutsum;  
  193.   
  194.                 stackstart = stackpointer - radius + div;  
  195.                 sir = stack[stackstart % div];  
  196.   
  197.                 routsum -= sir[0];  
  198.                 goutsum -= sir[1];  
  199.                 boutsum -= sir[2];  
  200.   
  201.                 if (x == 0) {  
  202.                     vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;  
  203.                 }  
  204.                 p = x + vmin[y];  
  205.   
  206.                 sir[0] = r[p];  
  207.                 sir[1] = g[p];  
  208.                 sir[2] = b[p];  
  209.   
  210.                 rinsum += sir[0];  
  211.                 ginsum += sir[1];  
  212.                 binsum += sir[2];  
  213.   
  214.                 rsum += rinsum;  
  215.                 gsum += ginsum;  
  216.                 bsum += binsum;  
  217.   
  218.                 stackpointer = (stackpointer + 1) % div;  
  219.                 sir = stack[stackpointer];  
  220.   
  221.                 routsum += sir[0];  
  222.                 goutsum += sir[1];  
  223.                 boutsum += sir[2];  
  224.   
  225.                 rinsum -= sir[0];  
  226.                 ginsum -= sir[1];  
  227.                 binsum -= sir[2];  
  228.   
  229.                 yi += w;  
  230.             }  
  231.         }  
  232.   
  233.         bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);  
  234.   
  235.         return (bitmap);  
  236.     }  

这里的方法也可以实现高斯模糊的效果，但使用了特殊的算法，比第一种可以快很多，但比起RenderScript还是慢一些

（示例来源 Android高级模糊技术）

实现YAHOO天气的动态模糊效果

　　YAHOO天气中的背景会随着手指上滑模糊程度加深，实际使用中发现怎么都达不到那样流畅的效果，因为手势刷新的速度很快，每一帧都去重新模糊计算一遍，还是会有延迟，造成页面卡顿。后来在一次偶然的开发中发现其实不需要每一帧都重新去模糊一遍，而是将图片最大程度模糊一次，之后和原图叠加，通过改变叠加的模糊图片的alpha值来达到不同程度的模糊效果。下面是一个例子，可以看到随着模糊图片alpha值的变化，叠加后产生不同程度的模糊效果。

随滑动变换alpha值的代码如下

[java] view
plaincopyprint?

  1. mBlurImage.setOnTouchListener(new OnTouchListener() {  
  2.   
  3.             private float mLastY;  
  4.   
  5.             @Override  
  6.             public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) {  
  7.                 switch (event.getAction()) {  
  8.                 case MotionEvent.ACTION_DOWN:  
  9.                     mLastY = event.getY();  
  10.                     break;  
  11.                 case MotionEvent.ACTION_MOVE:  
  12.                     float y = event.getY();  
  13.                     float alphaDelt = (y - mLastY) / 1000;  
  14.                     float alpha = mBlurImage.getAlpha() + alphaDelt;  
  15.                     if (alpha > 1.0) {  
  16.                         alpha = 1.0f;  
  17.                     } else if (alpha < 0.0) {  
  18.                         alpha = 0.0f;  
  19.                     }  
  20.                     mTextView.setText(String.valueOf(alpha));  
  21.                     mBlurImage.setAlpha(alpha);  
  22.                     break;  
  23.                 case MotionEvent.ACTION_UP:  
  24.                     break;  
  25.                 }  
  26.                 return true;  
  27.             }  
  28.         });  

示例代码下载 http://download.csdn.net/detail/xu_fu/7628139

时间： 2024-11-26 18:37:01

android 高斯模糊实现的相关文章

Android RenderScript高斯模糊_Android

看代码的时候,看到了其中有.rs结尾的文件,不是很明白,还有RenderScript类,看的一脸蒙蔽,不知所云,然后百度了一下,收货还真不少,这东西在图形处理这块用处挺大的. 今天先说说ScriptIntrinsicBlur,这个类不需要定义rs文件,从这个Intrinsic单词可以看的出来,它是API17以后内置的类,专门用来处理图像的,让图片变模糊. public static Bitmap blurBitmap(Bitmap bitmap, float radius, Context co

Android 高仿微信语音聊天页面高斯模糊(毛玻璃效果)_Android

目前的应用市场上,使用毛玻璃效果的APP随处可见,比如用过微信语音聊天的人可以发现,语音聊天页面就使用了高斯模糊效果. 先看下效果图:   仔细观察上图,我们可以发现,背景图以用户头像为模板,对其进行了高斯模糊,并把它作为整个页面的背景色. 关于Android如何快速实现高斯模糊(毛玻璃效果),网上一堆相关介绍,可参考下面文章一种快速毛玻璃虚化效果实现–Android. 下面直接给出模糊化工具类(已验证可行): import android.graphics.Bitmap; /** * 快速模糊

php使用高斯算法实现图片的模糊处理功能示例_php技巧

本文实例讲述了php使用高斯算法实现图片的模糊处理功能.分享给大家供大家参考,具体如下: <?php class image_blur{ function gaussian_blur($srcImg,$savepath=null,$savename=null,$blurFactor=3){ $gdImageResource=$this->image_create_from_ext($srcImg); $srcImgObj=$this->blur($gdImageResource,$blu

Android关于Glide的使用(高斯模糊、加载监听、圆角图片)_Android

高斯模糊.加载监听.圆角图片这些相信大家都很熟悉,那如何实现这些效果,请大家参考本文进行学习. 1.引用 compile 'com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0' 2.加载图片 2.1 基本加载 Glide.with(context)     .load(url)     .into(imageView); 2.2 设置加载中和加载失败的情况 Glide.with(context) .load(url) .placeholder(R.drawable.loa

Android RenderScript实现高斯模糊_Android

昨天看了下RenderScript的官方文档,发现RenderScript这厮有点牛逼.无意中发现ScriptIntrinsic这个抽象类,有些很有用的子类.其中有个子类叫ScriptIntrinsicBlur类,大致就是将图片实现高斯模糊. ScriptIntrinsic的申明: ScriptIntrinsicBlur类的申明: 加上结合着看了下SDK中的samples,自己写了个高斯模糊. ( sample的具体位置为: SDK目录/samples/android-19/renderscri

Android 实现图片模糊、高斯模糊、毛玻璃效果的三种方法_Android

在前几天写过一个使用glide-transformations的方法实现高斯模糊的方法,今天偶然间有发现一个大神写的另一个方法,感觉挺不错的,分享一下: 效果图: 原文链接:点击访问 这使用也很简单,导入依赖,使用模糊方法就行,就这两步搞定 依赖: compile 'net.qiujuer.genius:blur:2.0.0-beta4' 实现方法有三种,第一个是Java实现的,第二个和第三个是调用C语言实现的 ,具体的区别也就是代码执行的耗时操作时间,从图片中可以看出Java使用时间远大于c运

Android Picasso使用高斯模糊处理的示例代码

众所周知,Picasso是一个在Android开发中经常使用到的图片加载库,常规用法一般是这样: Picasso.with(context) .load(img_url) .config(Bitmap.Config.RGB_565) .into(imageView); 还有不使用缓存的用法: Picasso.with(context) .load(img_url) .config(Bitmap.Config.RGB_565) .memoryPolicy(MemoryPolicy.NO_CACHE

Android 高仿微信语音聊天页面高斯模糊(毛玻璃效果)

目前的应用市场上,使用毛玻璃效果的APP随处可见,比如用过微信语音聊天的人可以发现,语音聊天页面就使用了高斯模糊效果. 先看下效果图: 仔细观察上图,我们可以发现,背景图以用户头像为模板,对其进行了高斯模糊,并把它作为整个页面的背景色. 关于Android如何快速实现高斯模糊(毛玻璃效果),网上一堆相关介绍,可参考下面文章一种快速毛玻璃虚化效果实现–Android. 下面直接给出模糊化工具类(已验证可行): import android.graphics.Bitmap; /** * 快速模糊化工

Android实现图片的高斯模糊(两种方式)

在市面上很多的APP都使用了对图片作模糊化处理后作为背景的效果,来使得整个页面更具有整体感.如下就是网易云音乐的音乐播放页面: 很明显这个页面的背景是由中间的小图片模糊化后而来的.最常用的模糊化处理就是高斯模糊. 高斯模糊的几种实现方式: (1)RenderScript RenderScript是Google在Android 3.0(API 11)中引入的一个高性能图片处理框架. 使用RenderScriprt实现高斯模糊: 首先在在build.gradle的defaultConfig中添加Re