Android NDK图片模糊处理之高斯模糊算法

效果图：

参考了c++的高斯模糊的算法高斯模糊的C++实现（Gaussian Blur），改成了Java版本的和ndk版本的，对比了下效果，Java的效率比较低，用时几十秒，ndk才不到1秒，毕竟安卓是Linux内核，c++跟接近底层。

原理

图像是颜色矩阵组成的，通过改变每个像素点的rgb的颜色值，可以改变图像。
图片模糊就是把像素点的rgb的值取周围像素点的加权平均值，使像素点失去其特性。
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑。
正态分布一维表达式：

二维是2个一维函数的积分：

这种计算方式时间复杂度大，这里试了下另一种高效的方法，对一维高斯函数分别在水平和垂直方向上继续2次计算。

下面分别贴出Java和dnk2个版本的核心代码。

GsUtil.java工具类

/*** @author DaQiang* @time 2020/12/18 14:25* @desc 高斯函数工具类*/
public class GsUtil {public static final float sigma = 1F;public static final int r = 5;/*** 边界处理函数* 之所以引入这个函数，是因为在高斯模糊中，每个点的新值都是由临近的矩形区域的平均值得出，* 但是若矩形区域超出图像范围，则会产生黑边。为了消除这一影响，我们采用对称的方法，* 将矩形的超出部分用内部的对应点代替。** @param x* @param i* @param w* @return*/private static int edge(int x, int i, int w) {// x为中心位置, i为偏移量,w为宽度int inx = x + i;if (inx < 0 || inx >= w)return x - i;return inx;}// 一维高斯函数private static double gaussFunc1D(int x) {double A = 1 / (sigma * Math.sqrt(2 * 3.141592653));double index = -1.0 * (x * x) / (2 * sigma * sigma);return A * Math.exp(index);}// 获取线性的权值空间private static double[] getKernal() {double[] weight = new double[2 * r + 1];double sum = 0;// 获取权值空间weight[]for (int i = 0; i < 2 * r + 1; i++) {weight[i] = gaussFunc1D(i - r);sum += weight[i];}// 归一化for (int i = 0; i < 2 * r + 1; i++) {weight[i] /= sum;}return weight;}//进行两个方向的高斯模糊获// 获取最终的模糊图像public static Bitmap getBlurImage(Bitmap originImg) {int width = originImg.getWidth();int height = originImg.getHeight();// 原图为 originImg// 第一个方向处理的图像为tmpImgBitmap tmpImg = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);// 经过第二次处理的最终结果newImgBitmap newImg = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);double[] weight = getKernal();// 在横向进行一次相加for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {double red = 0, green = 0, blue = 0;for (int i = -r; i <= r; i++) {// 边界处理后的对应的权值矩阵实际值int inx = edge(x, i, width);int color = originImg.getPixel(inx, y);red += Color.red(color) * weight[r + i];green += Color.green(color) * weight[r + i];blue += Color.blue(color) * weight[r + i];}int color = Color.rgb(Integer.parseInt(Math.round(red)+""), Integer.parseInt(Math.round(green)+""), Integer.parseInt(Math.round(blue)+""));int srcColor = originImg.getPixel(x,y);Log.d("GsUtil", "color:" + color+" srcColor: "+srcColor);tmpImg.setPixel(x, y, color);}}// 在纵方向对第一次的结果重新进行一次for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {double red = 0, green = 0, blue = 0;for (int i = -r; i <= r; i++) {int iny = edge(y, i, height);int color = tmpImg.getPixel(x, iny);red += Color.red(color) * weight[r + i];green += Color.green(color) * weight[r + i];blue += Color.blue(color) * weight[r + i];}int color = Color.rgb(Integer.parseInt(Math.round(red)+""), Integer.parseInt(Math.round(green)+""), Integer.parseInt(Math.round(blue)+""));newImg.setPixel(x, y, color);}}return newImg;}}

native-lib.cpp

#include <jni.h>
#include <string>
#include<math.h>
#include <android/bitmap.h>
#include <stdlib.h>
#include <android/log.h>#define TAG "native-lib" // 这个是自定义的LOG的标识
#define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,TAG ,__VA_ARGS__) // 定义LOGE类型float sigma = 3;
int r = 9;int edge(int x, int i, int w) {// x为中心位置, i为偏移量,w为宽度int inx = x + i;if (inx < 0 || inx >= w)return x - i;return inx;
}double gaussFunc1D(int x) {double A = 1 / (sigma * sqrt(2 * 3.141592653));double index = -1.0 * (x * x) / (2 * sigma * sigma);return A * exp(index);
}void getKernal(double *weight) {//    double *weight = new double[2 * r + 1];double sum = 0;// 获取权值空间weight[]for (int i = 0; i < 2 * r + 1; i++) {weight[i] = gaussFunc1D(i - r);sum += weight[i];}// 归一化for (int i = 0; i < 2 * r + 1; i++) {weight[i] /= sum;}
}extern "C"
JNIEXPORT jintArray JNICALL
Java_com_example_imagendk_ImageUtil_getImageGaoSiMohu(JNIEnv *env, jclass clazz, jintArray arr,jint width, jint height) {jint *source = (*env).GetIntArrayElements(arr, NULL);int newSize = width * height;double *weight = new double[2 * r + 1];getKernal(weight);int *temp = new int[newSize];int *re = new int[newSize];// 在横向进行一次相加for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {double red = 0, green = 0, blue = 0;for (int i = -r; i <= r; i++) {// 边界处理后的对应的权值矩阵实际值int inx = edge(x, i, width);int color = source[y * width + inx];int tmpRed = (color >> 16) & 0xFF;int g = (color >> 8) & 0xFF;int b = color & 0xFF;red += tmpRed * weight[r + i];green += g * weight[r + i];blue += b * weight[r + i];}int color = 0xff000000 | (int(red) << 16) | (int(green) << 8) | int(blue);temp[y * width + x] = color;}}// 在纵方向对第一次的结果重新进行一次for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {double red = 0, green = 0, blue = 0;for (int i = -r; i <= r; i++) {int iny = edge(y, i, height);int color = temp[iny * width + x];int tmpRed = (color >> 16) & 0xFF;int g = (color >> 8) & 0xFF;int b = color & 0xFF;red += tmpRed * weight[r + i];green += g * weight[r + i];blue += b * weight[r + i];}int color = 0xff000000 | (int(red) << 16) | (int(green) << 8) | int(blue);re[y * width + x] = color;}}jintArray result = (*env).NewIntArray(newSize);(*env).SetIntArrayRegion(result, 0, newSize, re);(*env).ReleaseIntArrayElements(arr, source, 0);(*env).ReleaseIntArrayElements(arr, temp, 0);(*env).ReleaseIntArrayElements(arr, re, 0);return result;
}

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