C++图像处理 -- 表面模糊
阅读提示:
《C++图像处理》系列以代码清晰,可读性为主,全部使用C++代码。
《Delphi图像处理》系列以效率为侧重点,一般代码为PASCAL,核心代码采用BASM。
尽可能保持二者内容一致,可相互对照。
本文代码必须包括《C++图像处理 -- 数据类型及公用函数》文章中的BmpData.h头文件。
图像的表面模糊处理是Photoshop CS2以后才有的新功能,其作用是在保留图像边缘的情况下,对图像的表面进行模糊处理。在对人物皮肤处理上,比高斯模糊更有效。因为高斯模糊在使人物皮肤光洁的同时,也将一些边缘特征如脸部的眉毛、嘴唇等给模糊了,不得不用蒙版小心的抹去这些地方的模糊部分。
在处理手法上,表面模糊也与其它卷积处理手段不同,如高斯模糊等在处理图像时都是采用统一的卷积矩阵进行,而表面模糊却是每一个像素点都有自己的卷积矩阵,而且还是3(4)套,用以对应于像素的R、G、B(A、R、G、B)分量。所以表面模糊在编程处理时,比其它卷积操作更复杂、更耗时,因为它要对每一个像素计算自己的卷积矩阵。表面模糊编程的难点也在计算卷积矩阵上,其它与一般图像卷积处理一样。
表面模糊处理有2个参数,即模糊半径和模糊阈值,前者确定模糊的范围,后者确定模糊的程度。模糊范围就是卷积矩阵大小,如模糊半径为1,则模糊矩阵直径为1*2+1等于3,矩阵元素个数为3*3等于9,矩阵的中间元素即是当前像素点。
矩阵元素值的计算公式为:
mij = 1 - (|pij - p0|) / 2.5T
其中,mij为矩阵的各元素值,pij为矩阵元素对应的像素分量值,p0为矩阵中心元素对应的像素分量值,T为阈值,|pij - p0|为矩阵元素对应像素分量值与中心元素对应像素分量值的绝对差值。如果mij < 0,则mij = 0。
对ARGB格式图像数据来说,因有4个分量,故需要4套卷积矩阵。
矩阵元素确定后,就可按照一般图像卷积操作进行处理了,即分别累计矩阵元素值和与之对应的像素分量值乘积,用累计像素分量值除以累计元素值,即可得到当前像素分量模糊处理后的值。
下面是表面模糊处理代码:
//---------------------------------------// ARGB图像数据表面模糊处理// 参数: 图像数据, 模糊半径(1 - 100), 阈值(2 - 255)VOID SurfaceBlur(BitmapData *data, UINT radius, UINT threshold){if (radius < 1 || radius > 100 || threshold < 2 || threshold > 255)return;// 设置模糊矩阵元素表FLOAT *matrixItems = new FLOAT[255*2+1];FLOAT *items = &matrixItems[255];FLOAT fv = threshold * 2.5;INT i;for (i = 1; i < 256; i ++){items[-i] = items[i] = 1 - i / fv;if (items[i] < 0) break;}for (; i < 256; i ++)items[-i] = items[i] = 0;*items = 1;// 获取边框像素扩展图像数据到srcBitmapData src;GetExpendData(data, radius, &src);// 获取数据处理参数PARGBQuad pd, ps;UINT width, height;INT dstOffset, srcOffset;GetDataCopyParams(data, &src, width, height, pd, ps, dstOffset, srcOffset);INT size = (radius << 1) + 1;INT pOffset = ((src.Stride >> 2) + 1) * radius;INT iOffset = (src.Stride >> 2) - size;FLOAT pixelA, pixelR, pixelG, pixelB;FLOAT nuclearA, nuclearR, nuclearG, nuclearB;FLOAT ivA, ivR, ivG, ivB;for (UINT y = 0; y < height; y ++, ps += srcOffset, pd += dstOffset){for (UINT x = 0; x < width; x ++, ps ++, pd ++){pixelA = pixelR = pixelG = pixelB = 0;nuclearA = nuclearR = nuclearG = nuclearB = 0;PARGBQuad p = ps, p0 = p + pOffset;for (INT i = 0; i < size; i ++, p += iOffset){for (INT j = 0; j < size; j ++, p ++){// 以Pij - p0为下标从模糊矩阵元素表中获取像素各分量的元素值ivB = items[p->Blue - p0->Blue];ivG = items[p->Green - p0->Green];ivR = items[p->Red - p0->Red];ivA = items[p->Alpha - p0->Alpha];// 累计像素各分量元素值nuclearB += ivB;nuclearG += ivG;nuclearR += ivR;nuclearA += ivA;// 累计像素各分量元素值与分量值的乘积pixelB += (ivB * p->Blue);pixelG += (ivG * p->Green);pixelR += (ivR * p->Red);pixelA += (ivA * p->Alpha);}}// 计算像素表面模糊后的新分量值if (nuclearB > 0)pd->Blue = (BYTE)(pixelB / nuclearB + 0.5);if (nuclearG > 0)pd->Green = (BYTE)(pixelG / nuclearG + 0.5);if (nuclearR > 0)pd->Red = (BYTE)(pixelR / nuclearR + 0.5);if (nuclearA > 0)pd->Alpha = (BYTE)(pixelA / nuclearA + 0.5);}}FreeBitmapData(&src);delete[] matrixItems;// 如果图像数据含Alpha,将PARGB像素格式还原为ARGB像素格式if (data->Reserved & PixelAlphaFlag)ArgbConvertPArgb(data);}//---------------------------------------
表面模糊处理函数SurfaceBlur采用浮点数进行矩阵元素的计算和像素的模糊处理,为减少循环过程中的模糊矩阵元素的计算量,函数预先定义并计算了255*2+1大小的模糊矩阵元素表matrixItems,元素指针items指向matrixItems[255]元素位置,该位置为pij - p0 = 0时的元素值,如果pij - p0 > 0,其对应元素值在items右边,反之,如果pij - p0 < 0则对应元素值在items左边,如此便免去了|pij - p0|中的绝对值处理。
为了加快运行速度,对于不含Alpha信息的图像可不处理alpha分量。也可将处理函数改为定点数运算,但计算精度要差一些。
下面是一个利用SurfaceBlur函数对GDI+位图进行表面模糊的例子(使用BCB2010):
//---------------------------------------void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender){Gdiplus::Bitmap *bmp = new Gdiplus::Bitmap(L"..\\..\\media\\Source1.jpg");Gdiplus::Graphics *g = new Gdiplus::Graphics(Canvas->Handle);g->DrawImage(bmp, 0, 0);BitmapData data;LockBitmap(bmp, &data);SurfaceBlur(&data, 3, 10);UnlockBitmap(bmp, &data);g->DrawImage(bmp, data.Width + 8, 0);delete g;delete bmp;}//---------------------------------------
例子运行效果截图:
因水平有限,错误在所难免,欢迎指正和指导。邮箱地址:maozefa@hotmail.com
这里可访问《C++图像处理 -- 文章索引》。