Java实现高斯模糊算法处理图像
2015-12-21 21:53
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高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。
在PS中间,你应该知道所有的颜色不过都是数字,各种模糊不过都是算法。把要模糊的像素色值统计,用数学上加权平均的计算方法(高斯函数)得到色值,对范围、半径等进行模糊,大致就是高斯模糊。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0612.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0613.png)
上图中,2是中间点,周边点都是1。
“中间点”取”周围点”的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种”平滑化”。在图形上,就相当于产生”模糊”效果,”中间点”失去细节。
显然,计算平均值时,取值范围越大,”模糊效果”越强烈。
下图分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大,图像就越模糊。从数值角度看,就是数值越平滑。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0614.jpg)
接下来的问题就是,既然每个点都要取周边像素的平均值,那么应该如何分配权重呢?
如果使用简单平均,显然不是很合理,因为图像都是连续的,越靠近的点关系越密切,越远离的点关系越疏远。因此,加权平均更合理,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0615.png)
正态分布显然是一种可取的权重分配模式。
在图形上,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。
计算平均值的时候,我们只需要将”中心点”作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0626.png)
正态分布的密度函数叫做”高斯函数”(Gaussian function)。它的一维形式是:
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0617.png)
其中,μ是x的均值,σ是x的方差。因为计算平均值的时候,中心点就是原点,所以μ等于0。据一维高斯函数,可以推导得到二维形式
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0618.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0616.png)
有了这个函数 ,就可以计算每个点的权重了
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0619.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0620.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0621.png)
更远的点以此类推。
为了计算权重矩阵,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的权重矩阵如下:
这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0622.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0623.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0624.png)
每个点乘以自己的权重值:
得到将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。
对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0625.png)
注意中心处的 0.22508352 比 3σ 外的 0.00019117 大 1177 倍。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/a.jpg)
高斯模糊化后的图片
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/test.jpg)
附:程序源码下载
简介
高斯模糊(Gaussian Blur)是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处理软件:Adobe Photoshop(系列)中的一个滤镜,具体的位置在:滤镜—模糊——高斯模糊!高斯模糊的原理中,它是根据高斯曲线调节像素色值,它是有选择地模糊图像。说得直白一点,就是高斯模糊能够把某一点周围的像素色值按高斯曲线统计起来,采用数学上加权平均的计算方法得到这条曲线的色值,最后能够留下人物的轮廓,即曲线.是指当 Adobe Photoshop 将加权平均应用于像素时生成的钟形曲线。在PS中间,你应该知道所有的颜色不过都是数字,各种模糊不过都是算法。把要模糊的像素色值统计,用数学上加权平均的计算方法(高斯函数)得到色值,对范围、半径等进行模糊,大致就是高斯模糊。
原理
周边像素的平均值
所谓”模糊”,可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0612.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0613.png)
上图中,2是中间点,周边点都是1。
“中间点”取”周围点”的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种”平滑化”。在图形上,就相当于产生”模糊”效果,”中间点”失去细节。
显然,计算平均值时,取值范围越大,”模糊效果”越强烈。
下图分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大,图像就越模糊。从数值角度看,就是数值越平滑。
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0614.jpg)
接下来的问题就是,既然每个点都要取周边像素的平均值,那么应该如何分配权重呢?
如果使用简单平均,显然不是很合理,因为图像都是连续的,越靠近的点关系越密切,越远离的点关系越疏远。因此,加权平均更合理,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。
正态分布的权重
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0615.png)
正态分布显然是一种可取的权重分配模式。
在图形上,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。
计算平均值的时候,我们只需要将”中心点”作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。
高斯函数
上面的正态分布是一维的,图像都是二维的,所以我们需要二维的正态分布。![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0626.png)
正态分布的密度函数叫做”高斯函数”(Gaussian function)。它的一维形式是:
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0617.png)
其中,μ是x的均值,σ是x的方差。因为计算平均值的时候,中心点就是原点,所以μ等于0。据一维高斯函数,可以推导得到二维形式
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0618.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0616.png)
有了这个函数 ,就可以计算每个点的权重了
权重矩阵
假定中心点的坐标是(0,0),那么距离它最近的8个点的坐标如下:![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0619.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0620.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0621.png)
更远的点以此类推。
为了计算权重矩阵,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的权重矩阵如下:
这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵。
计算高斯模糊
有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下:![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0622.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0623.png)
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0624.png)
每个点乘以自己的权重值:
得到将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。
对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。
高斯模糊矩阵示例表
这是一个计算 σ = 0.84089642 的高斯分布生成的示例矩阵。注意中心元素 [4,4]] 处有最大值,随着距离中心越远数值对称地减小。![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/0625.png)
注意中心处的 0.22508352 比 3σ 外的 0.00019117 大 1177 倍。
源码实现
package cn.zju.edu.liuxing; import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * 简单高斯模糊算法 * * @param args * @throws IOException [参数说明] * * @return void [返回类型说明] * @exception throws [违例类型] [违例说明] * @see [类、类#方法、类#成员] */ public class GaussianBlur { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedImage img = ImageIO.read(new File("./a.jpg")); //将这个图片拷贝到你项目根目录下 System.out.println(img); int height = img.getHeight(); int width = img.getWidth(); int[][] martrix = new int[3][3]; int[] values = new int[9]; for (int i = 0; i < width; i++) for (int j = 0; j < height; j++) { readPixel(img, i, j, values); fillMatrix(martrix, values); img.setRGB(i, j, avgMatrix(martrix)); } ImageIO.write(img, "jpeg", new File("./test.jpg")); } private static void readPixel(BufferedImage img, int x, int y, int[] pixels) { int xStart = x - 1; int yStart = y - 1; int current = 0; for (int i = xStart; i < 3 + xStart; i++) for (int j = yStart; j < 3 + yStart; j++) { int tx = i; if (tx < 0) { tx = -tx; } else if (tx >= img.getWidth()) { tx = x; } int ty = j; if (ty < 0) { ty = -ty; } else if (ty >= img.getHeight()) { ty = y; } pixels[current++] = img.getRGB(tx, ty); } } private static void fillMatrix(int[][] matrix, int[] values) { int filled = 0; for (int i = 0; i < matrix.length; i++) { int[] x = matrix[i]; for (int j = 0; j < x.length; j++) { x[j] = values[filled++]; } } } private static int avgMatrix(int[][] matrix) { int r = 0; int g = 0; int b = 0; for (int i = 0; i < matrix.length; i++) { int[] x = matrix[i]; for (int j = 0; j < x.length; j++) { if (j == 1) { continue; } Color c = new Color(x[j]); r += c.getRed(); g += c.getGreen(); b += c.getBlue(); } } return new Color(r / 8, g / 8, b / 8).getRGB(); } }
运行结果
原图片![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/a.jpg)
高斯模糊化后的图片
![](http://7xiur2.com1.z0.glb.clouddn.com/test.jpg)
附:程序源码下载
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