让图片更朦胧：Android 高斯模糊方案比较与实现

2024-01-23 01:32:57

高斯模糊简介

高斯模糊是一种图像处理技术，通过应用高斯滤波器来模糊图像，使其产生朦胧、柔和的效果。高斯滤波器是一种线性滤波器，其权重按高斯分布计算，因此它能够有效地模糊图像而不会产生明显的边缘效应。高斯模糊广泛应用于图像处理、图形设计和计算机视觉等领域。

Android 高斯模糊方案比较

在Android开发中，实现高斯模糊效果有多种方案，每种方案都有其优缺点。以下是对几种常见方案的比较：

Glide： Glide是一个流行的Android图片加载库，它提供了内置的高斯模糊功能。Glide的高斯模糊实现相对简单易用，但它可能会消耗更多的内存和CPU资源。
RenderScript： RenderScript是一种Android原生图形处理框架，它提供了高效的高斯模糊实现。RenderScript的高斯模糊实现性能优异，但它需要更多的开发经验和对底层图形知识的理解。
Kotlin/Java： Kotlin和Java都可以通过编写自定义代码来实现高斯模糊效果。这是一种灵活且可定制的方法，但它需要更多的开发工作和对图像处理算法的理解。

高斯模糊实现步骤

无论您选择哪种高斯模糊实现方案，实现过程通常包括以下步骤：

加载图像： 首先，您需要将要处理的图像加载到内存中。您可以使用Glide、Picasso或其他图像加载库来加载图像。
创建高斯滤波器： 接下来，您需要创建一个高斯滤波器。高斯滤波器是一个二维数组，其权重按高斯分布计算。您可以使用现成的库或自己编写代码来创建高斯滤波器。
应用高斯滤波器： 将高斯滤波器应用于图像后，您可以使用图像处理库或自定义代码将滤波后的图像保存到文件中或显示在屏幕上。

代码示例

以下是一个使用Glide实现高斯模糊效果的代码示例：

Glide.with(context)
    .load(imageUri)
    .apply(RequestOptions.bitmapTransform(new BlurTransformation(context, 10)))
    .into(imageView);

以下是一个使用RenderScript实现高斯模糊效果的代码示例：

RenderScript rs = RenderScript.create(context);

Allocation inputAllocation = Allocation.createFromBitmap(rs, bitmap);
Allocation outputAllocation = Allocation.createTyped(rs, inputAllocation.getType());

ScriptIntrinsicBlur blurScript = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));
blurScript.setInput(inputAllocation);
blurScript.setRadius(10);
blurScript.forEach(outputAllocation);

outputAllocation.copyTo(bitmap);

以下是一个使用Kotlin/Java实现高斯模糊效果的代码示例：

// Kotlin
fun blur(image: Bitmap): Bitmap {
    val width = image.width
    val height = image.height

    val convolutionMatrix = floatArrayOf(
        1f / 16f, 2f / 16f, 1f / 16f,
        2f / 16f, 4f / 16f, 2f / 16f,
        1f / 16f, 2f / 16f, 1f / 16f
    )

    val newImage = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888)

    for (y in 0 until height) {
        for (x in 0 until width) {
            var r = 0
            var g = 0
            var b = 0

            for (i in -1..1) {
                for (j in -1..1) {
                    val pixel = image.getPixel(x + i, y + j)

                    r += Color.red(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3]
                    g += Color.green(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3]
                    b += Color.blue(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3]
                }
            }

            newImage.setPixel(x, y, Color.argb(255, r, g, b))
        }
    }

    return newImage
}

// Java
public static Bitmap blur(Bitmap image) {
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();

    float[] convolutionMatrix = {
            1f / 16f, 2f / 16f, 1f / 16f,
            2f / 16f, 4f / 16f, 2f / 16f,
            1f / 16f, 2f / 16f, 1f / 16f
    };

    Bitmap newImage = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);

    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            int r = 0;
            int g = 0;
            int b = 0;

            for (int i = -1; i <= 1; i++) {
                for (int j = -1; j <= 1; j++) {
                    int pixel = image.getPixel(x + i, y + j);

                    r += Color.red(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3];
                    g += Color.green(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3];
                    b += Color.blue(pixel) * convolutionMatrix[i + 1 + (j + 1) * 3];
                }
            }

            newImage.setPixel(x, y, Color.argb(255, r, g, b));
        }
    }

    return newImage;
}