寻找快速图像失真算法

Question

我正在尝试实现一个使用 shpere 失真滤波器的应用程序。我正在使用 此处 中的算法，该算法通过 getPixel( ) 和 setpixel() 方法。我的问题是它对于 Android 设备来说太慢了，并且有些应用程序实现相同球体（和其他）过滤器的速度比我的方法更快。 （例如 Picsay Pro 应用程序）任何人都可以分享或指导寻找或实现快速失真算法。

实现该算法的实际过滤器：

public boolean sphereFilter(Bitmap b, boolean bSmoothing)
{   
    int nWidth = b.getWidth();
    int nHeight = b.getHeight();

    Point  [][] pt = new Point[nWidth][nHeight];
    Point mid = new Point();
    mid.x = nWidth/2;
    mid.y = nHeight/2;

    double theta, radius;
    double newX, newY;

    for (int x = 0; x < nWidth; ++x)
        for (int y = 0; y < nHeight; ++y)
        {
            pt[x][y]= new Point();
        }

    for (int x = 0; x < nWidth; ++x)
        for (int y = 0; y < nHeight; ++y)
        {
            int trueX = x - mid.x;
            int trueY = y - mid.y;
            theta = Math.atan2((trueY),(trueX));

            radius = Math.sqrt(trueX*trueX + trueY*trueY);

            double newRadius = radius * radius/(Math.max(mid.x, mid.y));

            newX = mid.x + (newRadius * Math.cos(theta));

            if (newX > 0 && newX < nWidth)
            {
                pt[x][y].x = (int) newX;
            }
            else
            {
                pt[x][y].x = 0;
                pt[x][y].y = 0;
            }

            newY = mid.y + (newRadius * Math.sin(theta));

            if (newY > 0 && newY < nHeight && newX > 0 && newX < nWidth)
            {                   
                pt[x][ y].y = (int) newY;
            }
            else
            {
                pt[x][y].x = pt[x][y].y = 0;
            }
        }
    offsetFilterAbs(b, pt);
    return true;
}

替换计算像素位置的代码。

public boolean offsetFilterAbs(Bitmap b, Point[][] offset )
{
        int nWidth = b.getWidth();
        int nHeight = b.getHeight();

        int xOffset, yOffset;

        for(int y=0;y < nHeight;++y)
        {
            for(int x=0; x < nWidth; ++x )
            {   
                xOffset = offset[x][y].x;
                yOffset = offset[x][y].y;

                if (yOffset >= 0 && yOffset < nHeight && xOffset >= 0 && xOffset < nWidth)
                {
                    b.setPixel(x, y, b.getPixel(xOffset, yOffset));
                }                   
            }               
        }

    return true;
}

Answer 1

我目前正在使用与您链接上的算法相同的算法，但对于 Android 设备来说仍然太慢

来自我的 上面评论中的链接：

Given
r = Sqrt((x - 0.5)^2 + (y - 0.5)^2)
a = ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5)
n = Bulge factor (default = 1)

Set
x' = r^n * Cos(a) + 0.5 
y' = r^n * Sin(a) + 0.5 

（请记住，在此等式中，x 和 y 的范围是从 0 到 1。如果您的尺寸范围从 0 到 w，请将 0.5 替换为 w/2)

使用 一点数学，我们可以看到

Cos(a) = Cos(ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5))
       = (x - 0.5)/r
Sin(a) = Sin(ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5))
       = (y - 0.5)/r

这使得最终得到的方程

r = (x - 0.5)^2 + (y - 0.5)^2
n = Bulge factor (default = 0)

Set
x' = r^n * (x - 0.5) + 0.5
y' = r^n * (y - 0.5) + 0.5

（我删除了平方根，因为无论如何，我们将结果取为实数...因此，为了使其等效，我们应该使用 n/2 而不是 n，但因为我们是 定义“膨胀因子”，我们可以省略额外的除法）

只需少量乘法和一个实数幂，这可能是您希望获得的最快速度。