我正在努力使用 Android 模糊位图。
我看过很多关于使用像这样的简单内核的资料
0 0 0 5 0 0 0
0 5 18 32 18 5 0
0 18 64 100 64 18 0
5 32 100 100 100 32 5
0 18 64 100 64 18 0
0 5 18 32 18 5 0
0 0 0 5 0 0 0
我的问题是我真的不确定如何以有效的方式将它与我的位图相乘。
我是否应该遍历每个像素并
image.getPixel(x, y)
同时将这些值存储到一个新数组中(这样我就不必一遍又一遍地获取这些值)然后遍历该数组并将每个值加上周围的值乘以内核中的相应字段除以 1068(在上述内核的情况下(= 所有条目相加))？
有没有更好的方法来做到这一点？有没有简单的边框解决方案？
或者我错过的 Android SDK 中是否有可用的东西？
最佳答案
你所做的基本上是原始图像 I 和内核 K 之间的二维卷积(内核实际上是 PSF - 点扩散函数)。如果您的图像 I 的大小为 m x n，内核的大小为 r x s，对于模糊图像 J 的每个点，您需要 r x s 次乘法，总计 m x n x r x s 整个图像的乘法。
计算上更有效的方法是使用 DFT(离散傅里叶变换)。对图像和内核进行变换，并在变换域中将它们相乘，然后通过逆 DFT 还原。简而言之:
J = IDFT(DFT(I)*DFT(K))
对于 DFT 计算，存在快速算法(FFT - 快速傅里叶变换)。您可以在 Internet 上的 C 源代码中找到它们。为了使用C源代码，您需要使用Android平台支持的JNI(Java Native Interface)。
关于边界，当使用 DFT 时你没有问题，因为边界处的模糊是循环完成的(例如，左边界值也使用一些右边界值计算)。
如果您正在处理可能分离的核(2D 核表示为 1-D 核的外积)，那么它会变得更简单。二维卷积可以表示为行上的一维卷积，然后是列上的一维卷积(反之亦然)。使用 DFT 进行模糊也是如此。
关于android - 如何模糊位图(Android)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3674304/
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