c#实现高斯模糊
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2022-04-28 13:29:02
说说高斯模糊 高斯模糊的理论我这里就不太多费话了,百度下太多,都是抄来抄去。 主要用到二个函数“高斯函数” 一维形式为: 二维形式为: X,Y对应的一维二维坐标,σ表示模糊半径(半径* 2 + 1) / 2) 根据这二个公式获取对应的权重。 先看二维 假设我们现在图片中的像素点位置为(0,0) 假设 ......
说说高斯模糊
高斯模糊的理论我这里就不太多费话了,百度下太多,都是抄来抄去。
主要用到二个函数“高斯函数”
一维形式为:
二维形式为:
x,y对应的一维二维坐标,σ表示模糊半径(半径* 2 + 1) / 2)
根据这二个公式获取对应的权重。
先看二维
假设我们现在图片中的像素点位置为(0,0)
假设我们设置的模糊半径为1,那么对应的坐标为如下图
它是以(0,0)这个坐标为标记,向外扩展1个像素。
接下来就是计算各个坐标的权重值,我们采用二维的高斯函数来计算,计算的代码如下:
/// <summary>
/// 获取权重
/// </summary>
/// <param name="x"></param>
/// <param name="y"></param>
/// <returns></returns>
private double getweighing(int x, int y) {
double q = (this.blurradius * 2 + 1) / 2;
return 1 / (2 * math.pi * math.pow(q, 2)) * math.exp(-(x * x + y * y) / (2 * q * q));
}
this.blurradius 为我们设置的模糊半径
上图是我们计算的结果,这9个值的结果的总和为:0.779483679709388,该值不能大于1。这个时候我们要将上面的9个值 除以0.779483679709388,使他们的和为1.
除以0.779483679709388之后为:
假设这9个点上的rgb颜色值中的r值乘以上图矩阵中的值,如下图
计算之后的颜色值
求和为:112.14236039551
所以(0,0)坐标的rgb颜色值中的r为112.14236039551
然后我们获取这9个点的坐标rgb值,让后将rgb值分别乘以权重值,然和将这9个值相加得到最后的颜色值。
using system;
using system.collections.generic;
using system.drawing;
using system.linq;
using system.text;
namespace netshadow {
/// <summary>
/// 高斯模糊
/// </summary>
public class gaussianblur {
/// <summary>
/// 模糊半径
/// </summary>
public int blurradius { get; private set; }
private bitmap sourceimage { get; set; }
private list<double> blurarray { get; set; }
private int maxwidth { get; set; }
private int maxheight { get; set; }
public gaussianblur(int blurradius) {
blurarray = new list<double>();
this.blurradius = blurradius;
this.setblurarray();
}
/// <summary>
/// 设置需要模糊的图片
/// </summary>
/// <param name="img"></param>
public void setsourceimage(image img) {
this.sourceimage = (bitmap)img;
this.maxwidth = this.sourceimage.width - 1;
this.maxheight = this.sourceimage.height - 1;
}
/// <summary>
/// 获取模糊之后的图片
/// </summary>
/// <returns></returns>
public bitmap getblurimage() {
if (this.sourceimage == null) return null;
bitmap newimage = new bitmap(sourceimage.width, sourceimage.height);
for (int y = 0; y < this.sourceimage.height; y++) {
for (int x = 0; x < this.sourceimage.width; x++) {
var nc = getblurcolor(x, y);
//return null;
newimage.setpixel(x, y, nc);
}
}
return newimage;
}
/// <summary>
/// 获取高斯模糊的颜色值
/// </summary>
/// <param name="x"></param>
/// <param name="y"></param>
/// <returns></returns>
private color getblurcolor(int x, int y) {
double r = 0, g = 0 , b = 0;
int index = 0;
for (var t = y - this.blurradius; t <= y + this.blurradius; t++) {
for (var l = x - this.blurradius; l <= x + this.blurradius; l++) {
var color = getdefautcolor(l, t);
var weighvalue = blurarray[index];
r += color.r * weighvalue;
g += color.g * weighvalue;
b += color.b * weighvalue;
index++;
}
}
return color.fromargb((byte)r, (byte)g, (byte)b);
}
private color getdefautcolor(int x, int y) {
if (x < 0 && y < 0)
return this.sourceimage.getpixel(0, 0);
else if (x < 0)
return this.sourceimage.getpixel(0, math.min(maxheight, y));
else if (y < 0)
return this.sourceimage.getpixel(math.min(maxwidth, x), 0);
else
return this.sourceimage.getpixel(math.min(maxwidth, x), math.min(maxheight, y));
}
private void setblurarray() {
int blur = this.blurradius;
double sum = 0;
for (var y = blur; y >= blur * -1; y--) {
for (var x = blur * -1; x <= blur; x++) {
var d = getweighing(x, y);
this.blurarray.add(d);
sum += d;
}
}
for (var i = 0; i < this.blurarray.count; i++)
this.blurarray[i] = this.blurarray[i] / sum;
//sum = 0;
//foreach (var item in this.blurarray)
// sum += item;
}
/// <summary>
/// 获取权重
/// </summary>
/// <param name="x"></param>
/// <param name="y"></param>
/// <returns></returns>
private double getweighing(int x, int y) {
double q = (this.blurradius * 2 + 1) / 2;
return 1 / (2 * math.pi * math.pow(q, 2)) * math.exp(-(x * x + y * y) / (2 * q * q));
}
}
}
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