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前言

高斯模糊是圖像處理中幾乎每個程序員都或多或少聽過的名詞，但是對其原理大家可能并不了解，只知道通過高斯模糊能實現圖像毛玻璃效果。

本文首先介紹圖像處理中最基本的概念：卷積；隨后介紹高斯模糊的核心內容：高斯濾波器；接著，我們從頭實現了一個Java版本的高斯模糊算法，以及實現RenderScript版本。由于我們自己實現的Java版本的高斯模糊算法的效率太低，因此最后介紹比較有名的高斯模糊的開源項目：Blurry以及BlurKit-Android。

BlurDemo是本文的配套Demo：Demo1：Java版本的高斯模糊的簡單實現。

Demo2：RenderScript的高斯模糊實現。

Demo3：BlurKit-Android的基本使用。

Demo4：Blurry的基本使用。

卷積

本文只討論圖像，而圖像可以表示為二維矩陣，其中每個元素為ARGB像素值，因此這里討論二維矩陣的卷積操作。卷積(Convolution)是圖像處理中最基本的操作，就是一個二維矩陣A(M*N)和一個二維矩陣B(m*n)做若干操作，生成一個新的二維矩陣C(M*N)，其中m和n遠小于M和N，B稱為卷積核(kernel)，又稱濾波器矩陣或模板。

這里舉個卷積的例子，如圖：

上圖中，最左邊的是源矩陣(8*8)，中間是卷積核(3*3，半徑為1)，最右邊是通過對前面兩個矩陣做卷積生成的結果矩陣。圖中，如果我們要求出結果矩陣中第二行第二列的元素的值，則把卷積核的中心元素(值為0)和源矩陣的第二行第二列(值為6)對齊，然后求加權和，即圖中的公式，最后得到-3。

我們再舉一個例子：

上圖也展示了如何做卷積的過程，比如要求出結果矩陣中第一行第一列的值，則把卷積核的中心對準源矩陣的第一行第一列，發現部分區域超出源矩陣的范圍了(圖中紅色部分)，解決方法有很多，這里的方案是：用邊界值填充。接著做加權和，結果為-5。接著用同樣的方法依次計算結果矩陣的每個元素即可。

通常來說卷積核需要滿足：寬和高都為奇數，這樣才會有半徑和中心的概念。

元素總和為1。

濾波器

均值濾波器

均值濾波器(Mean Filter)是最簡單的一種濾波器，它是最粗糙的一種模糊圖像的方法，高斯濾波是均值濾波的高級版本。實際上不同的濾波器就是通過改變卷積核(濾波器)，從而改變最后的結果矩陣，中間步驟都一樣，都是求加權和。均值濾波器的卷積核通常是m*m的矩陣，其中每個元素為1/(m^2)，可以看出卷積核的元素總和為1。比如3*3的均值濾波器，卷積核的每個元素就是1/9。

高斯濾波器

高斯濾波器是均值濾波器的高級版本，唯一的區別在于，均值濾波器的卷積核的每個元素都相同，而高斯濾波器的卷積核的元素服從高斯分布。

高斯濾波器是基于二維的高斯分布函數，因此首先介紹二維高斯分布函數。二維高斯分布函數和圖如下：

其中x和y表示卷積核中某個元素橫坐標和縱坐標距離中心點的距離。sigma控制曲線的平緩程度，值越大，越平緩，最高點越低。我們可以輕易看出當x=0且y=0時值最大，即卷積核的中心點權重最大。

比如卷積核中一個元素距離中心點，橫向距離2，縱向距離1，那么x=2,y=1，就能求出該元素的值。當然為了保證卷積核元素總和為1，最后每個元素都需要除以卷積核中所有元素之和。

怎么確定卷積核的大小呢？確定sigma之后，雖然不管距離中心點多遠，該元素的高斯分布函數值總為非負數，但是根據經驗，卷積核的半徑定為3*sigma，因此寬高為6*sigma+1。

如果高斯濾波器的卷積核是二維的(m*n)，則算法復雜度為O(m*n*M*N)，復雜度較高，因此接下來我們對算法復雜度進行優化。

一維的高斯分布函數和圖如下：

實際上，二維高斯分布函數可以分解為兩個一維高斯分布函數相乘，如下：

因此原本的源矩陣和二維卷積核做卷積等價于源矩陣先與1*m的一維卷積核做卷積，再與m*1的一維卷積核做卷積。一維卷積核的半徑仍定為3*sigma。此時算法復雜度變為O(2*m*M*N)。

高斯模糊的實現

Java版本

這里實現了簡單版本的高斯模糊，通過使用橫向和縱向的一維高斯濾波器分別對源矩陣卷積，通過設置sigma的大小能控制圖片的模糊程度，值越大越模糊。但是算法速度仍比較慢，建議直接使用RenderScript版本或直接使用成熟的開源項目。

效果如下：

RenderScript版本

RenderScript是Android提出的一個計算密集型任務的高性能框架，能并行的處理任務，他可以充分利用多核CPU和GPU，你不需要管怎么調度你的任務，只需要管任務具體做什么。這里不深入介紹RenderScript，因為RenderScript已經提供了一個實現高斯模糊的類：ScriptIntrinsicBlur。

實現起來非常簡單：

開源項目

關于Android圖像模糊的開源項目有很多，比如Blurry是專門針對Bitmap或View做模糊，可以設置模糊的基底色，而且還能對模糊操作異步化；BlurKit-Android也能對Bitmap做高斯模糊(內部通過RenderScript實現)，但最吸引人的是實現了毛玻璃的遮罩，效果如下：

BlurKit-Android支持的最低版本是Android 4.1(API 16)，因此如果應用需要支持的最低版本是4.0，則不能使用該庫，Blurry支持的最低版本是3.0。

BlurKit-Android

配置過程如下：在build.gradle中設置：compile 'com.wonderkiln:blurkit:1.0.0'，并在defaultConfig中設置renderscriptTargetApi 24和renderscriptSupportModeEnabled true。

在Application的onCreate()最開始處加入BlurKit.init(this);。

配置完成后，通過調用BlurKit.getInstance().blur(Bitmap src, int radius);實現高斯模糊，并會把高斯模糊的結果圖寫入src，其中0

該庫還提供了fastBlur()實現速度更快的高斯模糊，和blur()的區別在于，fastBlur()在高斯模糊之前對圖片采樣，使得圖片大小縮小好幾倍，從而加快高斯模糊的速度。這種加快速度的方法是合理的，因為高斯模糊并不需要原圖像很精確的信息。

BlurKit-Android最吸引人的是提供高斯模糊的遮罩(BlurLayout)，隨著遮罩下面的內容的變化，高斯模糊效果也會隨之改變。使用如下：

該Layout能夠實現實時的對該Layout下面的內容做高斯模糊。

Blurry

配置方法：在build.gradle中添加compile 'jp.wasabeef:blurry:2.1.1'。

使用方法如下：

總的來說，這兩個庫都使用起來非常方便。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的android 开源 高斯模糊_Android图像处理 - 高斯模糊的原理及实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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