目录
- 高斯模糊的原理
- GPUImage模糊的实现分析
- 高斯模糊优化
- 资料
- 收获
我们在平时的开发中模糊是非常常用的技能，在android中有java的开源方案，也有RenderScript方案，今天我们来学习实践通过OpenGL如何实现高斯模糊。
在工作中用到的高斯模糊，也只是做到基本的简单实用，为什么能实现以及是否可以性能优化点提升速度降低内存，之前都欠考虑。
通过这篇我们来学习高斯模糊的原理、实现以及优化，我们的旅程开启。
一、高斯模糊的原理
这一小节会涉及到一些数学中基本概念，正态分布、高斯函数、卷积、模糊半径等，通过下面的学习实践我们对其进行回顾学习。
"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值，模糊分类有很多种，我们来看下均值模糊和高斯模糊。
均值模糊是每个像素的值都取周边元素的平均值，并且周边没有点不管距离当前点的距离远近，权重相同
图片截图来自：GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪
均值模糊可以实现模糊效果，但是如果模糊后的效果看起来和原图效果更相近，就要考虑权重的问题，即距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。
正态分布是一种权重分配模式，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。
图片来自：高斯模糊的算法
图片是二维的，对应的是二维正态分布，正态分布的密度函数叫做"高斯函数"（Gaussian function）
图片来自：Android图像处理 - 高斯模糊的原理及实现 ，函数中的σ是x的方差
有了高斯函数，我们就可以计算每个点的权重。
假设模糊半径是1，构建一个3x3的矩阵，假设高斯函数的σ为1.5，根据xy的坐标值计算每一个点的权重值，然后所有点权重值相加应该为1，所以对上述计算后的值进行归一化处理。
有了归一化的权重矩阵，把其作为卷积核，与原有图片进行卷积运算，得出模糊后的值。
image
高斯模糊 是一个低通滤波，过滤掉高频信号，剩下低频信号，图像内容的边界去掉 ，实现blur
二、GPUImage高斯模糊的实现分析
了解了高斯模糊的原理，这一小节我们看下如何实现高斯模糊，GPUImage是一个非常强大和丰富的OpenGL图像处理开源库，其中带了部分滤镜的实现 ，对应的高斯模糊滤镜 为GPUImageGaussianBlurFilter，我们分析下它是如何实现的。
//顶点着色器
attribute vec4 position;
attribute vec4 inputTextureCoordinate;
const int GAUSSIAN_SAMPLES = 9;
uniform float texelWidthOffset;
uniform float texelHeightOffset;
varying vec2 textureCoordinate;
varying vec2 blurCoordinates[GAUSSIAN_SAMPLES];
void main()
{
gl_Position = position;
textureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy;
// Calculate the positions for the blur
int multiplier = 0;
vec2 blurStep;
vec2 singleStepOffset = vec2(texelHeightOffset, texelWidthOffset);
for (int i = 0; i < GAUSSIAN_SAMPLES; i++)
{
multiplier = (i - ((GAUSSIAN_SAMPLES - 1) / 2));
// Blur in x (horizontal)
blurStep = float(multiplier) * singleStepOffset;
blurCoordinates[i] = inputTextureCoordinate.xy + blurStep;
}
}
//片源着色器
uniform sampler2D inputImageTexture;
const lowp int GAUSSIAN_SAMPLES = 9;
varying highp vec2 textureCoordinate;
varying highp vec2 blurCoordinates[GAUSSIAN_SAMPLES];
void main()
{
lowp vec3 sum = vec3(0.0);
lowp vec4 fragColor=texture2D(inputImageTexture,textureCoordinate);
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[0]).rgb * 0.05;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[1]).rgb * 0.09;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[2]).rgb * 0.12;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[3]).rgb * 0.15;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[4]).rgb * 0.18;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[5]).rgb * 0.15;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[6]).rgb * 0.12;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[7]).rgb * 0.09;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[8]).rgb * 0.05;
gl_FragColor = vec4(sum,fragColor.a);
}
通过着色器代码我们看到GAUSSIAN_SAMPLES = 9;左右个4个采样，加中心点1个采样点，即 2x4+1=9，是一个9x9的矩阵。
blurCoordinates存储计算后的纹理的坐标值。然后在片源着色器中进行卷积运算。
GPUImage采用了分别对X轴和Y轴的高斯模糊，这样降低了算法的复杂度。
高斯滤波器的卷积核是二维的（mn），则算法复杂度为O(mnMN)，复杂度较高，算法复杂度变为O(2mM*N)
Render如下
public class GPUImageRender implements GLSurfaceView.Renderer {
private Context context;
private int inputTextureId;
private GPUImageGaussianBlurFilter blurFilter;
private FloatBuffer glCubeBuffer;
private FloatBuffer glTextureBuffer;
public static final float CUBE[] = {
-1.0f, -1.0f,
1.0f, -1.0f,
-1.0f, 1.0f,
1.0f, 1.0f,
};
public static final float TEXTURE_NO_ROTATION[] = {
0.0f, 1.0f,
1.0f, 1.0f,
0.0f, 0.0f,
1.0f, 0.0f,
};
public GPUImageRender(Context context) {
this.context = context;
}
@Override
public void onSurfaceCreated(GL10 gl, EGLConfig config) {
String vertexStr = ShaderHelper.loadAsset(context.getResources(), "blur_vertex_gpuimage.glsl");
String fragStr = ShaderHelper.loadAsset(context.getResources(), "blur_frag_gpuimage.glsl");
blurFilter = new GPUImageGaussianBlurFilter(vertexStr,fragStr);
blurFilter.ifNeedInit();
inputTextureId = TextureHelper.loadTexture(context, R.drawable.bg);
glCubeBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(CUBE.length * 4)
.order(ByteOrder.nativeOrder())
.asFloatBuffer();
glCubeBuffer.put(CUBE).position(0);
glTextureBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(TEXTURE_NO_ROTATION.length * 4)
.order(ByteOrder.nativeOrder())
.asFloatBuffer();
glTextureBuffer.put(TEXTURE_NO_ROTATION).position(0);
}
@Override
public void onSurfaceChanged(GL10 gl, int width, int height) {
GLES20.glViewport(0, 0, width, height);
blurFilter.onOutputSizeChanged(width,height);
}
@Override
public void onDrawFrame(GL10 gl) {
GLES20.glClear(GLES20.GL_COLOR_BUFFER_BIT);
GLES20.glClearColor(0f,0f,0f,1f);
blurFilter.onDraw(inputTextureId,glCubeBuffer,glTextureBuffer);
}
}
public class GPUImageTwoPassFilter extends GPUImageFilterGroup {
public GPUImageTwoPassFilter(String firstVertexShader, String firstFragmentShader,
String secondVertexShader, String secondFragmentShader) {
super(null);
addFilter(new GPUImageFilter(firstVertexShader, firstFragmentShader));
addFilter(new GPUImageFilter(secondVertexShader, secondFragmentShader));
}
}
public GPUImageGaussianBlurFilter(float blurSize,String vertexStr,String fragStr) {
super(vertexStr, fragStr, vertexStr, fragStr);
this.blurSize = blurSize;
}
完整代码已上传至github https://github.com/ayyb1988/mediajourney
其中用到上一篇谈到的FBO技术
//com.av.mediajourney.opengl.gpuimage.GPUImageFilterGroup#onDraw
public void onDraw(final int textureId, final FloatBuffer cubeBuffer,
final FloatBuffer textureBuffer) {
runPendingOnDrawTasks();
if (!isInitialized() || frameBuffers == null || frameBufferTextures == null) {
return;
}
if (mergedFilters != null) {
int size = mergedFilters.size();
int previousTextureId = textureId;
for (int i = 0; i < size; i++) {
GPUImageFilter filter = mergedFilters.get(i);
boolean isNotLast = i < size - 1;
//如果不是最后一个，则采用FBO方式，进行离屏渲染；否则不挂载到FBO，直接渲染到屏幕
if (isNotLast) {
GLES20.glBindFramebuffer(GLES20.GL_FRAMEBUFFER, frameBuffers[i]);
GLES20.glClearColor(0, 0, 0, 0);
}
//第一个filter，采用输入的纹理id、顶点buffer、纹理buffer
if (i == 0) {
filter.onDraw(previousTextureId, cubeBuffer, textureBuffer);
} else if (i == size - 1) {
filter.onDraw(previousTextureId, glCubeBuffer, (size % 2 == 0) ? glTextureFlipBuffer : glTextureBuffer);
} else {
filter.onDraw(previousTextureId, glCubeBuffer, glTextureBuffer);
}
//如果不是最后一个filter，则解绑FBO，并且把当前的输出作为下一个filter的纹理输入
if (isNotLast) {
GLES20.glBindFramebuffer(GLES20.GL_FRAMEBUFFER, 0);
previousTextureId = frameBufferTextures[i];
}
}
}
}
详细代码请查看 github https://github.com/ayyb1988/mediajourney
高斯模糊后的效果如下：
三、高斯模糊优化
在保证模糊效果的前提下，怎么样可以提升模糊的效率，即减少耗时，直接的影响因素就是运算量的大小，可以从下面几个方向进行优化：
- 减少偏移大小（模糊半径）
- 优化算法实现
- 先缩放图片，再进行高斯模糊，减少需要处理的数据量
- 了解GPU运行方式，减少分支语句，使用opengl3.0等
** 减少偏移大小（模糊半径）和优化算法实现见glsl
//顶点着色器
attribute vec4 position;
attribute vec4 inputTextureCoordinate;
//const int GAUSSIAN_SAMPLES = 9;
//优化点：高斯算子的左右偏移，对应的高斯算子为(SHIFT_SIZE*2+1)
const int SHIFT_SIZE =2;
uniform float texelWidthOffset;
uniform float texelHeightOffset;
varying vec2 textureCoordinate;
varying vec4 blurCoordinates[SHIFT_SIZE];
void main()
{
gl_Position = position;
textureCoordinate = inputTextureCoordinate.xy;
//偏移步距
vec2 singleStepOffset = vec2(texelHeightOffset, texelWidthOffset);
// int multiplier = 0;
// vec2 blurStep;
//
// for (int i = 0; i < GAUSSIAN_SAMPLES; i++)
// {
// multiplier = (i - ((GAUSSIAN_SAMPLES - 1) / 2));
// // Blur in x (horizontal)
// blurStep = float(multiplier) * singleStepOffset;
// blurCoordinates[i] = inputTextureCoordinate.xy + blurStep;
// }
// 优化点：减少循环运算次数
for (int i=0; i< SHIFT_SIZE; i++){
blurCoordinates[i] = vec4(textureCoordinate.xy - float(i+1)*singleStepOffset,
textureCoordinate.xy + float(i+1)*singleStepOffset);
}
}
//片源着色器
uniform sampler2D inputImageTexture;
//const int GAUSSIAN_SAMPLES = 9;
//优化点：高斯算子的左右偏移，对应的高斯算子为(SHIFT_SIZE*2+1)
const int SHIFT_SIZE =2;
varying highp vec2 textureCoordinate;
varying vec4 blurCoordinates[SHIFT_SIZE];
void main()
{
/*
lowp vec3 sum = vec3(0.0);
lowp vec4 fragColor=texture2D(inputImageTexture,textureCoordinate);
mediump vec3 sum = fragColor.rgb*0.18;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[0]).rgb * 0.05;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[1]).rgb * 0.09;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[2]).rgb * 0.12;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[3]).rgb * 0.15;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[4]).rgb * 0.18;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[5]).rgb * 0.15;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[6]).rgb * 0.12;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[7]).rgb * 0.09;
sum += texture2D(inputImageTexture, blurCoordinates[8]).rgb * 0.05;
gl_FragColor = vec4(sum,fragColor.a);*/
// 计算当前坐标的颜色值
vec4 currentColor = texture2D(inputTexture, textureCoordinate);
mediump vec3 sum = currentColor.rgb;
// 计算偏移坐标的颜色值总和
for (int i = 0; i < SHIFT_SIZE; i++) {
sum += texture2D(inputTexture, blurShiftCoordinates[i].xy).rgb;
sum += texture2D(inputTexture, blurShiftCoordinates[i].zw).rgb;
}
// 求出平均值
gl_FragColor = vec4(sum * 1.0 / float(2 * SHIFT_SIZE + 1), currentColor.a);
}
** 先缩放图片，再进行高斯模糊，减少需要处理的数据量**
private static Bitmap getBitmap(Context context, int resourceId) {
final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inScaled = false;
// Read in the resource
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(
context.getResources(), resourceId, options);
//优化点：对原图进行缩放，1/16的数据量 ，缩放大小根据具体场景而定
bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap,
bitmap.getWidth() / 4,
bitmap.getHeight() / 4,
true);
return bitmap;
}
详细代码请查看 github https://github.com/ayyb1988/mediajourney
四、资料
- B站视频-GAMES101-现代计算机图形学入门-巨老-闫令琪
- 你需要知道的数学知识——卷积
- 高斯模糊的算法
- 数字图像处理---高斯模糊详解
- 对Photoshop高斯模糊滤镜的算法总结
- 强烈推荐-Android图像处理 - 高斯模糊的原理及实现
- OpenGLES滤镜开发汇总 —— 高斯模糊实现以及优化_
- OpenGL shader性能优化策略（一）：减少分支语句
五、收获
通过本篇的学习实践
- 了解了高斯模糊的原理
- 分析GPUImage高斯模糊的实现流程
- 高斯模糊的优化方向与实现
感谢你的阅读
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