高斋晓开卷,独共圣人语。这篇文章主要讲述android图片特效处理之锐化效果相关的知识,希望能为你提供帮助。
这篇将讲到图片特效处理的锐化效果。跟前面一样是对像素点进行处理,算法是通用的。
算法原理:
一、简单算法:分别获取当前像素点和八个周围像素点的RGB值,先求出当前像素点的RGB值与八个像素点RGB值的和的平均数,再乘以相应的系数,然后在与当前像素点之和。
例:
ABC
【android图片特效处理之锐化效果】DEF
GHI
对E点进行锐化:
[java]
view plaincopy
- float delta = 0.3;
- E.r = (E.r - (A.r + B.r + C.r + D.r + F.r + G.r + H.r + I.r) / 8) * delta + E.r;
- float delta = 0.3;
- E.r = (E.r - (A.r + B.r + C.r + D.r + F.r + G.r + H.r + I.r) / 8) * delta + E.r;
E.g,E.b类似,delta建议取0.3,具体多少无所谓,试一下就知道了。但按照上面原理,没有达到预期的效果,改变delta的值也不行,所以后面代码就不贴出来了,感兴趣的可以研究一下。
二、拉普拉斯变换:将拉普拉斯矩阵中的项与相应点的RGB值之积再乘以相应的系数的和作为当前点的RGB值。
例:用上面的例子,还是对E点进行锐化。
[java] view plaincopy
- // 拉普拉斯矩阵
- int[] laplacian = new int[] { -1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1 };
- float delta = 0.3;
- E.r = A.r * laplacian[0] * delta + B.r * laplacian[1] * delta + C.r * laplacian[2] * delta + D.r * laplacian[3] * delta + E.r * laplacian[4] * delta + F.r * laplacian[5] * delta + G.r * laplacian[6] * delta + H.r * laplacian[7] * delta + I.r * laplacian[8] * delta;
- // E.g和E.b值类似
- // 拉普拉斯矩阵
- int[] laplacian = new int[] { -1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1 };
- float delta = 0.3;
- E.r = A.r * laplacian[0] * delta + B.r * laplacian[1] * delta + C.r * laplacian[2] * delta + D.r * laplacian[3] * delta + E.r * laplacian[4] * delta + F.r * laplacian[5] * delta + G.r * laplacian[6] * delta + H.r * laplacian[7] * delta + I.r * laplacian[8] * delta;
- // E.g和E.b值类似
下面看效果图:
原图:
文章图片
处理后:
文章图片
貌似处理有点问题,中间会看到很多的竖线,很明显,可能是没有优化好,因为采用了getPiexels() 和setPixels()方法,所以一维数组的对应图片的宽高有点麻烦。
下面贴代码,仅供参数,同样注意图片的大小,数组大小不能超过虚拟机规定值。
[java] view plain copy
- /**
- * 图片锐化(拉普拉斯变换)
- * @param bmp
- * @return
- */
- private Bitmap sharpenImageAmeliorate(Bitmap bmp)
- {
- long start = System.currentTimeMillis();
- // 拉普拉斯矩阵
- int[] laplacian = new int[] { -1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1 };
- int width = bmp.getWidth();
- int height = bmp.getHeight();
- Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
- int pixR = 0;
- int pixG = 0;
- int pixB = 0;
- int pixColor = 0;
- int newR = 0;
- int newG = 0;
- int newB = 0;
- int idx = 0;
- float alpha = 0.3F;
- int[] pixels = new int[width * height];
- bmp.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
- for (int i = 1, length = height - 1; i < length; i++)
- {
- for (int k = 1, len = width - 1; k < len; k++)
- {
- idx = 0;
- for (int m = -1; m < = 1; m++)
- {
- for (int n = -1; n < = 1; n++)
- {
- pixColor = pixels[(i + n) * width + k + m];
- pixR = Color.red(pixColor);
- pixG = Color.green(pixColor);
- pixB = Color.blue(pixColor);
- newR = newR + (int) (pixR * laplacian[idx] * alpha);
- newG = newG + (int) (pixG * laplacian[idx] * alpha);
- newB = newB + (int) (pixB * laplacian[idx] * alpha);
- idx++;
- }
- }
- newR = Math.min(255, Math.max(0, newR));
- newG = Math.min(255, Math.max(0, newG));
- newB = Math.min(255, Math.max(0, newB));
- pixels[i * width + k] = Color.argb(255, newR, newG, newB);
- newR = 0;
- newG = 0;
- newB = 0;
- }
- }
- bitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
- long end = System.currentTimeMillis();
- Log.d("may", "used time="+(end - start));
- return bitmap;
- }
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