PhotoShop算法原理解析系列 - 像素化-碎片

本文來講講碎片算法，先貼幾個(gè)效果圖吧：

這是個(gè)破壞性的濾鏡，拿美女來說事是因?yàn)楦銏D像的人90%是男人，色色的男人。

關(guān)于碎片濾鏡的原理，網(wǎng)絡(luò)上可找到的資料為：將圖像創(chuàng)建四個(gè)相互偏移的副本，產(chǎn)生類似重影的效果。

就憑上述一句話，我們就可以動(dòng)手了。

分析：通過上述幾幅圖像的比較，特別是眼睛部位，可以看出處理的圖應(yīng)該看得出像是單眼變成了4個(gè)眼睛，因此，網(wǎng)絡(luò)上的說法可靠。

那么偏移的中心在哪里，偏移的數(shù)量又是多少呢，4個(gè)偏移，分別是往那些方向偏移呢，這些問題也很簡(jiǎn)單，可以那PS做驗(yàn)證:

具體步驟如下：打開一幅圖像，在圖像顏色比較單調(diào)的地方（比如上述美女的手臂處）填充一處2*2像素的紅色，然后復(fù)制圖層，對(duì)復(fù)制后的圖層進(jìn)行碎片濾鏡處理，并調(diào)整圖層透明度為50%，局部放大可得到如下圖像：

如此效果，則可輕易得出結(jié)論：

偏移的中心就是以每個(gè)像素為中心，4個(gè)偏移分別以中心對(duì)稱，斜45度均勻圓周布置，水平和垂直偏移各45度，偏移量4個(gè)像素。

那么如何疊加的問題應(yīng)該可以猜測(cè)，是取四次偏移后累加值的平均值。

針對(duì)如此思路，我寫出如下算法：

private void CmdFragment_Click(object sender, EventArgs e)
{    int X, Y, Z, XX, YY;    int Width, Height, Stride;    int Speed, Index;    int SumR, SumG, SumB;
    Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image;    if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的圖像格式.");

    Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);    byte[] ImageData = new byte[Stride * Height];                                    // 用于保存圖像數(shù)據(jù)，（處理前后的都為他)
    byte[] ImageDataC = new byte[Stride * Height];                                   // 用于保存克隆的圖像數(shù)據(jù)
    int[] OffsetX = new int[] { 4, -4, -4, 4 };                                      // 每個(gè)點(diǎn)的偏移量
    int[] OffsetY = new int[] { -4, -4, 4, 4 };    fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0])
    {        byte* DataP = P, DataCP = CP;
        BitmapData BmpData = new BitmapData();
        BmpData.Scan0 = (IntPtr)DataP;                                              //  設(shè)置為字節(jié)數(shù)組的的第一個(gè)元素在內(nèi)存中的地址
        BmpData.Stride = Stride;
        Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);

        Stopwatch Sw = new Stopwatch();                                             //  只獲取計(jì)算用時(shí)        Sw.Start();
        System.Buffer.BlockCopy(ImageData, 0, ImageDataC, 0, Stride * Height);     //  填充克隆數(shù)據(jù)        

        for (Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            Speed = Y * Stride;            for (X = 0; X < Width; X++)
            {
                SumB = 0; SumG = 0; SumR = 0;                for (Z = 0; Z < 4; Z++)                                           //  累積取樣點(diǎn)的取樣和                {
                    XX = X + OffsetX[Z];
                    YY = Y + OffsetY[Z];                    if (XX < 0)                                                    //   注意越界
                        XX = 0;                    else if (XX >= Width)
                        XX = Width - 1;                    if (YY < 0)
                        YY = 0;                    else if (YY >= Height)
                        YY = Height - 1;
                    Index = YY * Stride + XX * 3;
                    SumB += DataCP[Index];
                    SumG += DataCP[Index + 1];
                    SumR += DataCP[Index + 2];
                }

                DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2);    //  求平均值(Sum+2)/4,為什么要+2，就為了四舍五入。比如如果計(jì)算結(jié)果為108.6，則取像素109更為合理     
                DataP[Speed + 1] = (byte)((SumG + 2) >> 2);
                DataP[Speed + 2] = (byte)((SumR + 2) >> 2);
                Speed += 3;                                                     //  跳往下一個(gè)像素            }
        }
        Sw.Stop();        this.Text = "計(jì)算用時(shí): " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";
        Bmp.UnlockBits(BmpData);                         //  必須先解鎖，否則Invalidate失敗     }
    Pic.Invalidate();}

　　算法中，OffsetX 和 OffsetY分別為取樣點(diǎn)像素的偏移量。同樣，由于該濾鏡涉及到了領(lǐng)域操作，在處理前需要做像素備份，但這里沒有對(duì)備份數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展。因此，在內(nèi)部代碼里就需要對(duì)取樣點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，看是否超過其范圍，如果超過范圍，通常在圖像濾鏡算法范圍內(nèi),有3種處理方式：

（1）超過了則認(rèn)為是其最接近的邊界值，即重復(fù)邊緣像素，這部分代碼即上述貼出的if ..... else if 部分。

（2）折回，可用如下代碼來描述：

while (XX >= Width)
    XX = XX - Width;while (XX < 0)
    XX = XX + Width;while (YY >= Height)
    YY = YY - Height;while (YY < 0)
    YY = YY + Height;

(3) 只計(jì)算在圖像范圍內(nèi)的像素：　

 if (XX >= 0 && XX < Width && YY >= 0 && YY < Height)
 {
       // 累加計(jì)算
 }

當(dāng)然這樣做，就必須用一個(gè)變量記錄下都做了多少次符合條件的計(jì)算。

有興趣的朋友可以自己改改代碼試一試。

上述代碼段中DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2);要對(duì)SumB加2的原因是為了讓結(jié)果進(jìn)行四舍五入的操作，這樣才較為合理。

經(jīng)過測(cè)試，上述代碼和PS處理的效果100%的吻合。說明我們的猜測(cè)是完全正確的。

還可以對(duì)算法進(jìn)一步擴(kuò)展： 想的遠(yuǎn)一點(diǎn)，為什么非的是4個(gè)重影呢，非得是45度角度呢，非得是4個(gè)像素的水平和垂直偏移呢。我給出下圖讓有興趣的讀者自己研發(fā)吧。

圖中，角度為32度，半徑為10，碎片數(shù)為7，可產(chǎn)生類似下面的效果（可用我的Imageshop進(jìn)行驗(yàn)證):

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