PhotoShop算法原理解析系列 - 像素化-碎片

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：

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("不支持的图像格式.");

    Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);    byte[] ImageData = new byte[Stride * Height];                                    // 用于保存图像数据，（处理前后的都为他)
    byte[] ImageDataC = new byte[Stride * Height];                                   // 用于保存克隆的图像数据
    int[] OffsetX = new int[] { 4, -4, -4, 4 };                                      // 每个点的偏移量
    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;                                              //  设置为字节数组的的第一个元素在内存中的地址
        BmpData.Stride = Stride;
        Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite (专业提供视频软件下载)

 
    ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);

        Stopwatch Sw = new Stopwatch();                                             //  只获取计算用时        Sw.Start();
        System.Buffer.BlockCopy(ImageData, 0, ImageDataC, 0, Stride * Height);     //  填充克隆数据        

        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++)                                           //  累积取样点的取样和                {
                    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,为什么要+2，就为了四舍五入。比如如果计算结果为108.6，则取像素109更为合理     
                DataP[Speed + 1] = (byte)((SumG + 2) >> 2);
                DataP[Speed + 2] = (byte)((SumR + 2) >> 2);
                Speed += 3;                                                     //  跳往下一个像素            }
        }
        Sw.Stop();        this.Text = "计算用时: " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";
        Bmp.UnlockBits(BmpData);                         //  必须先解锁，否则Invalidate失败     }
    Pic.Invalidate();}