高斯模糊的.net实现 （摘自网络）

摘自：http://dormforce.net/Blog/hiworld/archive/2005/05/19/4720.aspx

//我看这段代码的体会

//本文有两个错误 ,一是下面的代码
for(int x = -fi; x <=fi; x++)
    for(int y = -fi; y <= fi; y++) {
     int sqrtFi = fi * fi;
     double ex = Math.Pow(Math.E, (-(x * x + y * y)/(2 * sqrtFi)));
     double result = ex / (2 * Math.PI * sqrtFi);
     GAUSS[x + fi, y + fi] = result;
    }
//(-(x * x + y * y)/(2 * sqrtFi))都是整形,结果会使ex值大部分是1,应该(-(x * x + y * y)/(2 * sqrtFi))结果大多数是0,
//修改方法:int sqrtFi = fi * fi;为double  sqrtFi = fi * fi;

第二次,高斯模板没有归一化,造成图片模糊后,亮度变黑.

选择.net来做图像处理唯一的好处就是避免了烦琐的编程细节,可以全部精力投入在算法上.

在图像结构分析之前,我使用了高斯模糊来去粗取精, 将细节部分的去掉,将边缘强化.

高斯模糊的算法很简单了, 使用高斯函数和图像做卷积, 不过复杂度真是不错, 宽度=2的高斯模糊要做 24*n(n是图像像素)次浮点运算

不过如果把重复计算的除外,就只有4*n次了, 而且宽度约大, 重复计算的越多. 我最早实现的不加任何优化的算法真是奇满无比,在被

acdsee的高斯模糊速度bs后,我开始优化,最后终于在速度上比较能够接受(还是要被acdsee鄙视)不过,这个慢速度,vm也多少要负点责任吧...(我又不能使用pointer,所有的数值在使用时都是copy的,这个就比用c实现慢多了...)

 private double[,] GAUSS; //高斯函数的值, 每次都计算高斯函数太夸张了吧...事先计算好,放这里备用
 private const int FI = 2; //高斯函数宽度

//初试化高斯函数

private void IniGauss(int fi) {
   GAUSS = new double[fi * 2 + 1, fi * 2 + 1];

 

   for(int x = -fi; x <=fi; x++)
    for(int y = -fi; y <= fi; y++) {
     int sqrtFi = fi * fi;
     double ex = Math.Pow(Math.E, (-(x * x + y * y)/(2 * sqrtFi)));
     double result = ex / (2 * Math.PI * sqrtFi);
     GAUSS[x + fi, y + fi] = result;
    }
  }

 

//事先计算好每个像素在卷积中要用到的值,避免重复运算, WeightedColor是自定义struct, 只有3个字段,

//分别是double R; double G; double B;

private WeightedColor[,,] GetWeightedColor(Bitmap source, int fi) {
   WeightedColor[,,] retVal = new WeightedColor[fi + 1 + fi, source.Width, source.Height];
   double r = 0, g = 0, b = 0;
   
   for(int i = 0; i < source.Width; i++)
    for(int j = 0; j <source.Height; j++) {
     //Calculate weighted color
     Color c = source.GetPixel(i, j);

 

     for(int k = 0; k < fi + 1 + fi; k++) {
      //From center to edge
      double weight;
      if( k < fi + 1)
       weight = GAUSS[fi, fi + k];
      else
       //对角
       weight = GAUSS[k, k];
      r = c.R * weight;
      g = c.G * weight;
      b = c.B * weight;
      r = r > 255 ? 255 : r;
      g = g > 255 ? 255 : g;
      b = b > 255 ? 255 : b;
      retVal[k, i, j] = WeightedColor.FromRGB(r, g, b);
     }
    }

 

//计算一个点的卷积值

private Color GetFilteredColor(Bitmap source, int x, int y, int fi, WeightedColor[,,] colorMap) {
   int w = source.Width, h = source.Height;
   double r = 0, g = 0, b = 0;

 

   for(int u = x - fi; u <= x + fi; u++)
    for(int v = y - fi; v <= y + fi; v++) {
     if(u >= 0 && u < w && v >= 0 && v < h) {
      //wx, wy is the distance between x and u, y and v
      int wx = Math.Abs(u - x), wy = Math.Abs(v - y);
      //Use which version of colorMap
      int wVersion;
      if(wx == wy && wx != 0)//对角
       wVersion = fi + wx;
      else
       wVersion = wx > wy ? wx : wy;
      WeightedColor tmpC = colorMap[wVersion, u, v];
      r += tmpC.R;
      g += tmpC.G;
      b += tmpC.B;
     }
    }
   r = r > 255 ? 255 : r;
   g = g > 255 ? 255 : g;
   b = b > 255 ? 255 : b;
   return Color.FromArgb((int)r, (int)g, (int)b);
  }
   return retVal;
  }

 

//使用这个函数对图像进行过滤

 private Bitmap GaussianFilt(Bitmap source, int fi) {
   Bitmap retVal = new Bitmap(source.Width, source.Height);
   WeightedColor[,,] colorMap = GetWeightedColor(source, fi);
   for(int i = 0; i < source.Width; i++)
    for(int j = 0; j <source.Height; j++) {
     Color fColor = GetFilteredColor(source, i, j, fi, colorMap);
     retVal.SetPixel(i, j, fColor);
    }
   return retVal;
  }

 

//使用范例

Bitmap fbmp = GaussianFilt(bmp, FI);
pictureBox1.Image = fbmp;