接着上一篇文章的热度,继续讲讲一些稍微简单的算法吧。
本文来讲讲碎片算法,先贴几个效果图吧:
这是个破坏性的滤镜,拿美女来说事是因为搞图像的人90%是男人,色色的男人。
关于碎片滤镜的原理,网络上可找到的资料为:将图像创建四个相互偏移的副本,产生类似重影的效果。
就凭上述一句话,我们就可以动手了。
分析:通过上述几幅图像的比较,特别是眼睛部位,可以看出处理的图应该看得出像是单眼变成了4个眼睛,因此,网络上的说法可靠。
那么偏移的中心在哪里,偏移的数量又是多少呢,4个偏移,分别是往那些方向偏移呢,这些问题也很简单,可以那PS做验证:
具体步骤如下:打开一幅图像,在图像颜色比较单调的地方(比如上述美女的手臂处)填充一处2*2像素的红色,然后复制图层,对复制后的图层进行碎片滤镜处理,并调整图层透明度为50%,局部放大可得到如下图像:
如此效果,则可轻易得出结论:
偏移的中心就是以每个像素为中心,4个偏移分别以中心对称,斜45度均匀圆周布置,水平和垂直偏移各45度,偏移量4个像素。
那么如何叠加的问题应该可以猜测,是取四次偏移后累加值的平均值。
针对如此思路,我写出如下算法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
|
算法中,OffsetX 和 OffsetY分别为取样点像素的偏移量。同样,由于该滤镜涉及到了领域操作,在处理前需要做像素备份,但这里没有对备份数据进行扩展。因此,在内部代码里就需要对取样点的坐标进行验证,看是否超过其范围,如果超过范围,通常在图像滤镜算法范围内,有3种处理方式:
(1)超过了则认为是其最接近的边界值,即重复边缘像素,这部分代码即上述贴出的if ..... else if 部分。
(2)折回,可用如下代码来描述:
1 2 3 4 5 |
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(3) 只计算在图像范围内的像素:
1 2 3 4 |
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当然这样做,就必须用一个变量记录下都做了多少次符合条件的计算。
有兴趣的朋友可以自己改改代码试一试。
上述代码段中DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2);要对SumB加2的原因是为了让结果进行四舍五入的操作,这样才较为合理。
经过测试,上述代码和PS处理的效果100%的吻合。说明我们的猜测是完全正确的。
还可以对算法进一步扩展: 想的远一点,为什么非的是4个重影呢,非得是45度角度呢,非得是4个像素的水平和垂直偏移呢。我给出下图让有兴趣的读者自己研发吧。
图中,角度为32度,半径为10,碎片数为7,可产生类似下面的效果(可用我的Imageshop进行验证):
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