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图像处理之移动模糊

2024-06-06 193

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简介： 图像处理之移动模糊

- created by gloomyfish

卷积模糊或者卷积平滑滤波，可以消除图像噪声，也可以产生一些常见的图像模糊特效，但

是移动模糊特效也是基于卷积，相比于Box Blur, Gaussian Blur的算法，移动模糊只需要完成

一次的一维卷积，所不同的是一维卷积的完成，要基于一定的角度，而不是只是在水平和垂

直两个方向上。移动模糊的一维卷积要考虑一下三个因素：

a. 操作数的多少 - 即距离(Distance)

b.一维操作数在像素数组中的移动方向 – 即角度(Angle)

c.一维操作数的拉影效应 – 即Scale(放大和缩小程度)(Zoom/Scale)

距离和角度的关系可以用三角几何表示如下：

假设距离和角度已知的情知道中心点(目标像素点)则可以求出每个操作数的像素点坐标，假

设中心点坐标为Base(x0, y0) 则操作数P(a, b)坐标公式可以表示如下：

a = sinx * c +y0

b = cosx * c +x0

放缩功能其实是在XY两个方向对图像计算得到一个一维像素结合，再求这些像素的平均值

即可，假设中心点像素为x0, y0, 防缩比率为s0则每个操作数像素点坐标可以表示为：

a= x0-x0 * s0 + a

b= y0-y0*so + b

原理部分的解释大概如此，下面来看一下，实际图像处理效果和源代码详细解释。

程序运行效果如下– 距离50个像素，角度 0 时：

角度30时候的滤镜运行结果：

放缩模糊效果：

角度，距离，放缩三个参数综合效果：

关键代码解释：

计算三角几何角度sin与cos值的代码如下：

// calculate the trianglegeometry value
float sinAngle = (float)Math.sin(angle/180.0f * onePI);
float coseAngle = (float)Math.cos(angle/180.0f * onePI);

计算距离半径代码如下：

// calculate the distance,same as box blur
float imageRadius = (float)Math.sqrt(cx*cx + cy*cy);
float maxDistance = distance + imageRadius * zoom;

计算操作数像素坐标的代码如下：

// calculate the operatorsource pixel
if(distance > 0) {
newY = (int)Math.floor((newY+ i*sinAngle));
newX = (int)Math.floor((newX + i*coseAngle));
}

完成Scale的代码如下：

// scale the pixels
float scale = 1-zoom*f;
m11 = cx - cx*scale;
m22 = cy - cy*scale;
newY = (int)(newY * scale +m22);
newX = (int)(newX * scale + m11);

求取像素平均值，完成一维卷积的代码如下：

// blur the pixels, here
count++;
int rgb= inPixels[newY*width+newX];
ta += (rgb >> 24) & 0xff;
tr += (rgb >> 16) & 0xff;
tg += (rgb >> 8) & 0xff;
tb += rgb & 0xff;

重新填充目标像素的代码如下：

ta = clamp((int)(ta/count));
tr = clamp((int)(tr/count));
tg = clamp((int)(tg/count));
tb = clamp((int)(tb/count));
outPixels[index] = (ta << 24) | (tr<< 16) | (tg << 8) | tb;

移动模糊算法的完全源代码如下（不包含测试代码）：

package com.gloomyfish.process.blur.study;
 
import java.awt.image.BufferedImage;
 
public class MotionFilter {
 
  private float distance = 0;// default;
  private float onePI = (float)Math.PI;
  private float angle = 0.0f;
  private float zoom = 0.4f;
 
  public float getDistance() {
    return distance;
  }
 
  public void setDistance(float distance) {
    this.distance = distance;
  }
 
  public float getAngle() {
    return angle;
  }
 
  public void setAngle(float angle) {
    this.angle = angle;
  }
 
  public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dst) {
    int width = src.getWidth();
        int height = src.getHeight();
 
        if ( dst == null )
            dst = createCompatibleDestImage( src, null );
 
        int[] inPixels = new int[width*height];
        int[] outPixels = new int[width*height];
        getRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );
        int index = 0;
        int cx = width/2;
        int cy = height/2;
        
        // calculate the triangle geometry value
        float sinAngle = (float)Math.sin(angle/180.0f * onePI);
        float coseAngle = (float)Math.cos(angle/180.0f * onePI);
        
        // calculate the distance, same as box blur
        float imageRadius = (float)Math.sqrt(cx*cx + cy*cy);
        float maxDistance = distance + imageRadius * zoom;
        
        int iteration = (int)maxDistance;
        for(int row=0; row<height; row++) {
          int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;
          for(int col=0; col<width; col++) {
            int newX= col, count = 0;
            int newY = row;
            
            // iterate the source pixels according to distance
            float m11 = 0.0f, m22 = 0.0f;
            for(int i=0; i<iteration; i++) {
              newX = col;
              newY = row;
              
              // calculate the operator source pixel
              if(distance > 0) {
                newY = (int)Math.floor((newY + i*sinAngle));
                newX = (int)Math.floor((newX + i*coseAngle));
              }
              float f = (float)i/iteration;
              if (newX < 0 || newX >= width) {
                break;
          }
          if (newY < 0 || newY >= height) {
            break;
          }
          
          // scale the pixels
          float scale = 1-zoom*f;
          m11 = cx - cx*scale;
          m22 = cy - cy*scale;
          newY = (int)(newY * scale + m22);
          newX = (int)(newX * scale + m11);
          
          // blur the pixels, here
          count++;
          int rgb = inPixels[newY*width+newX];
          ta += (rgb >> 24) & 0xff;
          tr += (rgb >> 16) & 0xff;
          tg += (rgb >> 8) & 0xff;
          tb += rgb & 0xff;
            }
            
            // fill the destination pixel with final RGB value
            if (count == 0) {
          outPixels[index] = inPixels[index];
        } else {
          ta = clamp((int)(ta/count));
          tr = clamp((int)(tr/count));
          tg = clamp((int)(tg/count));
          tb = clamp((int)(tb/count));
          outPixels[index] = (ta << 24) | (tr << 16) | (tg << 8) | tb;
        }
        index++;
          }
        }
 
        setRGB( dst, 0, 0, width, height, outPixels );
        return dst;
  }
  
  public int clamp(int c) {
    if (c < 0)
      return 0;
    if (c > 255)
      return 255;
    return c;
  }
 
}

后记：本滤镜的基点即中心像素，是可以调整的。感兴趣的可以自己完成，转载文章请务必注明出自本博客

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