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導(dǎo)讀Adobe Photoshop，簡(jiǎn)稱(chēng)“PS”，是由Adobe Systems開(kāi)發(fā)和發(fā)行的圖像處理軟件。Photoshop主要處理以像素所構(gòu)成的數(shù)字圖像。使用其眾多的編修與繪圖工具，可以有效地進(jìn)行圖片... Adobe Photoshop，簡(jiǎn)稱(chēng)“PS”，是由Adobe Systems開(kāi)發(fā)和發(fā)行的圖像處理軟件。Photoshop主要處理以像素所構(gòu)成的數(shù)字圖像。使用其眾多的編修與繪圖工具，可以有效地進(jìn)行圖片編輯工作。ps有很多功能，在圖像、圖形、文字、視頻、出版等各方面都有涉及。 之所以不寫(xiě)系列文章一、系列文章二這樣的標(biāo)題，是因?yàn)槲也恢牢夷軋?jiān)持多久。我知道我對(duì)事情的表達(dá)能力和語(yǔ)言的豐富性方面的天賦不高。而一段代碼需要我去用心的把他從基本原理--》初步實(shí)現(xiàn)--》優(yōu)化速度 等過(guò)程用文字的方式表述清楚，恐怕不是一件很容易的事情。 我所掌握的一些Photoshop中的算法,不能說(shuō)百分之一百就是正確的，但是從執(zhí)行的效果中，大的方向肯定是沒(méi)有問(wèn)題的。 目前，從別人的文章、開(kāi)源的代碼以及自己的思考中我掌握的PS的算法可能有近100個(gè)吧。如果時(shí)間容許、自身的耐心容許，我會(huì)將這些東西慢慢的整理開(kāi)來(lái)，雖然在很多人看來(lái)，這些算法并不具有什么研究的價(jià)值了，畢竟人家都已經(jīng)商業(yè)化了。說(shuō)的也有道理，我姑且把他作為自我欣賞和自我滿(mǎn)足的一種方式吧。 今天，我們講講查找邊緣算法。可能我說(shuō)了原理，很多人就不會(huì)看下去了，可有幾人層仔細(xì)的研究過(guò)呢。 先貼個(gè)效果圖吧： 原理：常見(jiàn)的Sobel邊緣算子的結(jié)果進(jìn)行反色即可。 為了能吸引你繼續(xù)看下去，我先給出我的代碼的執(zhí)行速度： 針對(duì)3000*4000*3的數(shù)碼圖片，處理時(shí)間300ms。 何為Sobel，從百度抄幾張圖過(guò)來(lái)了并修改地址后： 對(duì)上面兩個(gè)式子不做過(guò)多解釋?zhuān)阒恍枰榔渲蠥為輸入圖像，把G作為A的輸出圖像就可以了，最后還要做一步： G=255-G，就是查找邊緣算法。 查找邊緣類(lèi)算法都有個(gè)問(wèn)題，對(duì)圖像物理邊緣處的像素如何處理，在平日的處理代碼中，很多人就是忽略四個(gè)邊緣的像素，作為專(zhuān)業(yè)的圖像處理軟件，這可是違反最基本的原則的。對(duì)邊緣進(jìn)行的單獨(dú)的代碼處理，又會(huì)給編碼帶來(lái)冗余和繁瑣的問(wèn)題。解決問(wèn)題的最簡(jiǎn)單又高效的方式就是采用哨兵邊界。 寫(xiě)多了特效類(lèi)算法的都應(yīng)該知道，除了那種對(duì)單個(gè)像素進(jìn)行處理的算法不需要對(duì)原始圖像做個(gè)備份（不一定去全局備份），那些需要領(lǐng)域信息的算法由于算法的前一步修改了一個(gè)像素，而算法的當(dāng)前步需要未修改的像素值，因此，一般這種算法都會(huì)在開(kāi)始前對(duì)原始圖像做個(gè)克隆，在計(jì)算時(shí)，需要的領(lǐng)域信息從克隆的數(shù)據(jù)中讀取。如果這個(gè)克隆的過(guò)程不是完完全全的克隆，而是擴(kuò)展適當(dāng)邊界后再克隆，就有可能解決上述的邊界處理問(wèn)題。 比如對(duì)下面的一個(gè)圖，19×14像素大小，我們的備份圖為上下左右各擴(kuò)展一個(gè)像素的大小，并用邊緣的值填充，變?yōu)?1*16大小： 這樣，在計(jì)算原圖的3*3領(lǐng)域像素時(shí)，從擴(kuò)展后的克隆圖對(duì)應(yīng)點(diǎn)取樣，就不會(huì)出現(xiàn)不在圖像范圍內(nèi)的問(wèn)題了，編碼中即可以少很多判斷，可讀性也加強(qiáng)了。 在計(jì)算速度方面，注意到上面的計(jì)算式G中有個(gè)開(kāi)方運(yùn)算，這是個(gè)耗時(shí)的過(guò)程，由于圖像數(shù)據(jù)的特殊性，都必須是整數(shù)，可以采用查找表的方式優(yōu)化速度，這就需要考慮表的建立。 針對(duì)本文的具體問(wèn)題，我們分兩步討論，第一：針對(duì)根號(hào)下的所有可能情況建立查找表。看看GX和GY的計(jì)算公式，考慮下兩者的平方和的最大值是多少，可能要考慮一會(huì)吧。第二：就是只建立0^2到255^2范圍內(nèi)的查找表，然后確保根號(hào)下的數(shù)字不大于255^2。為什么可以這樣做，就是因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)的最大值就是255，如果根號(hào)下的數(shù)字大于255^2，在求出開(kāi)方值后，還是需要規(guī)整為255的。因此，本算法中應(yīng)該取后者。 private void CmdFindEdgesArray_Click(object sender, EventArgs e)
{ int X, Y; int Width, Height, Stride, StrideC, HeightC; int Speed, SpeedOne, SpeedTwo, SpeedThree; int BlueOne, BlueTwo, GreenOne, GreenTwo, RedOne, RedTwo; int PowerRed, PowerGreen, PowerBlue;
Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image; if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的圖像格式."); byte[] SqrValue = new byte[65026]; for (Y = 0; Y < 65026; Y++) SqrValue[Y] = (byte)(255 - (int)Math.Sqrt(Y)); // 計(jì)算查找表，注意已經(jīng)砸查找表里進(jìn)行了反色
Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);
StrideC = (Width + 2) * 3; HeightC = Height + 2; // 寬度和高度都擴(kuò)展2個(gè)像素
byte[] ImageData = new byte[Stride * Height]; // 用于保存圖像數(shù)據(jù)，（處理前后的都為他)
byte[] ImageDataC = new byte[StrideC * HeightC]; // 用于保存擴(kuò)展后的圖像數(shù)據(jù)
fixed (byte* Scan0 = &ImageData[0])
{
BitmapData BmpData = new BitmapData();
BmpData.Scan0 = (IntPtr)Scan0; // 設(shè)置為字節(jié)數(shù)組的的第一個(gè)元素在內(nèi)存中的地址
BmpData.Stride = Stride;
Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);
Stopwatch Sw = new Stopwatch(); // 只獲取計(jì)算用時(shí) Sw.Start(); for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1), 3); // 填充擴(kuò)展圖的左側(cè)第一列像素(不包括第一個(gè)和最后一個(gè)點(diǎn))
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y + (Width - 1) * 3, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + (Width + 1) * 3, 3); // 填充最右側(cè)那一列的數(shù)據(jù)
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + 3, Width * 3);
}
System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, StrideC, ImageDataC, 0, StrideC); // 第一行
System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, (HeightC - 2) * StrideC, ImageDataC, (HeightC - 1) * StrideC, StrideC); // 最后一行
for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{
Speed = Y * Stride;
SpeedOne = StrideC * Y; for (X = 0; X < Width; X++)
{
SpeedTwo = SpeedOne + StrideC; // 盡量減少計(jì)算
SpeedThree = SpeedTwo + StrideC; // 下面的就是嚴(yán)格的按照Sobel算字進(jìn)行計(jì)算，代碼中的*2一般會(huì)優(yōu)化為移位或者兩個(gè)Add指令的，如果你不放心，當(dāng)然可以直接改成移位
BlueOne = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo] + ImageDataC[SpeedThree] - ImageDataC[SpeedOne + 6] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 6] - ImageDataC[SpeedThree + 6];
GreenOne = ImageDataC[SpeedOne + 1] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 1] + ImageDataC[SpeedThree + 1] - ImageDataC[SpeedOne + 7] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 7] - ImageDataC[SpeedThree + 7];
RedOne = ImageDataC[SpeedOne + 2] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 2] + ImageDataC[SpeedThree + 2] - ImageDataC[SpeedOne + 8] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 8] - ImageDataC[SpeedThree + 8];
BlueTwo = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 3] + ImageDataC[SpeedOne + 6] - ImageDataC[SpeedThree] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 3] - ImageDataC[SpeedThree + 6];
GreenTwo = ImageDataC[SpeedOne + 1] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 4] + ImageDataC[SpeedOne + 7] - ImageDataC[SpeedThree + 1] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 4] - ImageDataC[SpeedThree + 7];
RedTwo = ImageDataC[SpeedOne + 2] + 2 * ImageDataC[SpeedOne + 5] + ImageDataC[SpeedOne + 8] - ImageDataC[SpeedThree + 2] - 2 * ImageDataC[SpeedThree + 5] - ImageDataC[SpeedThree + 8];
PowerBlue = BlueOne * BlueOne + BlueTwo * BlueTwo;
PowerGreen = GreenOne * GreenOne + GreenTwo * GreenTwo;
PowerRed = RedOne * RedOne + RedTwo * RedTwo; if (PowerBlue > 65025) PowerBlue = 65025; // 處理掉溢出值
if (PowerGreen > 65025) PowerGreen = 65025; if (PowerRed > 65025) PowerRed = 65025;
ImageData[Speed] = SqrValue[PowerBlue]; // 查表
ImageData[Speed + 1] = SqrValue[PowerGreen];
ImageData[Speed + 2] = SqrValue[PowerRed];
Speed += 3; // 跳往下一個(gè)像素
SpeedOne += 3;
}
}
Sw.Stop(); this.Text = "計(jì)算用時(shí): " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";
Bmp.UnlockBits(BmpData); // 必須先解鎖，否則Invalidate失敗 }
Pic.Invalidate();
}為簡(jiǎn)單的起見(jiàn)，這里先是用的C#的一維數(shù)組實(shí)現(xiàn)的，并且計(jì)時(shí)部分未考慮圖像數(shù)據(jù)的獲取和更新， 因?yàn)檎嬲膱D像處理過(guò)程中圖像數(shù)據(jù)肯定是已經(jīng)獲得的了。 針對(duì)上述代碼，編譯為Release模式后，執(zhí)行編譯后的EXE，對(duì)于3000*4000*3的彩色圖像，耗時(shí)約480ms，如果你是在IDE的模式先運(yùn)行，記得一定要在選項(xiàng)--》調(diào)試--》常規(guī)里不勾選 在模塊加載時(shí)取消JIT優(yōu)化（僅限托管）一欄。 上述代碼中的填充克隆圖數(shù)據(jù)時(shí)并沒(méi)有新建一副圖，然后再填充其中的圖像數(shù)據(jù)，而是直接填充一個(gè)數(shù)組，圖像其實(shí)不就是一片連續(xù)內(nèi)存加一點(diǎn)頭信息嗎，頭信息已經(jīng)有了，所以只要一片內(nèi)存就夠了。 克隆數(shù)據(jù)的填充采用了系統(tǒng)Buffer.BlockCopy函數(shù)，該函數(shù)類(lèi)似于我們以前常用CopyMemory，速度非常快。 為進(jìn)一步調(diào)高執(zhí)行速度，我們首先來(lái)看看算法的關(guān)鍵耗時(shí)部位的代碼，即for (X = 0; X < Width; X++)內(nèi)部的代碼，我們?nèi)∫恍写a的反編譯碼來(lái)看看： BlueOne = ImageDataC[SpeedOne] + 2 * ImageDataC[SpeedTwo] + ImageDataC[SpeedThree] - ImageDataC[SpeedOne + 6] - 2 * ImageDataC[SpeedTwo + 6] - ImageDataC[SpeedThree + 6];上述匯編碼我只注釋一點(diǎn)點(diǎn)，其中最0000073c 標(biāo)號(hào)，我們跟蹤后返現(xiàn)是調(diào)用了另外一個(gè)函數(shù)： 0000073c call 685172A4 我們看到在獲取每一個(gè)數(shù)組元素前，都必須執(zhí)行一個(gè)cmp 和 jae指令，從分析我認(rèn)為這里是做類(lèi)似于判斷數(shù)組的下標(biāo)是否越界之類(lèi)的工作的。如果我們能確保我們的算法那不會(huì)產(chǎn)生越界，這部分代碼有很用呢，不是耽誤我做正事嗎。 為此，我認(rèn)為需要在C#中直接利用指針來(lái)實(shí)現(xiàn)算法，C#中有unsafe模式，也有指針，所以很方便，而且指針的表達(dá)即可以用*，也可以用[]，比如*(P+4) 和P[4]是一個(gè)意思。那么只要做很少的修改就可以將上述代碼修改為指針版。
private void CmdFindEdgesPointer_Click(object sender, EventArgs e)
{ int X, Y; int Width, Height, Stride, StrideC, HeightC; int Speed, SpeedOne, SpeedTwo, SpeedThree; int BlueOne, BlueTwo, GreenOne, GreenTwo, RedOne, RedTwo; int PowerRed, PowerGreen, PowerBlue;
Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image; if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的圖像格式."); byte[] SqrValue = new byte[65026]; for (Y = 0; Y < 65026; Y++) SqrValue[Y] = (byte)(255 - (int)Math.Sqrt(Y)); // 計(jì)算查找表，注意已經(jīng)砸查找表里進(jìn)行了反色
Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC);
StrideC = (Width + 2) * 3; HeightC = Height + 2; // 寬度和高度都擴(kuò)展2個(gè)像素
byte[] ImageData = new byte[Stride * Height]; // 用于保存圖像數(shù)據(jù)，（處理前后的都為他)
byte[] ImageDataC = new byte[StrideC * HeightC]; // 用于保存擴(kuò)展后的圖像數(shù)據(jù)
fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0], LP = &SqrValue[0])
{ byte* DataP = P, DataCP = CP, LutP = LP;
BitmapData BmpData = new BitmapData();
BmpData.Scan0 = (IntPtr)DataP; // 設(shè)置為字節(jié)數(shù)組的的第一個(gè)元素在內(nèi)存中的地址
BmpData.Stride = Stride;
Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData);
Stopwatch Sw = new Stopwatch(); // 只獲取計(jì)算用時(shí) Sw.Start(); for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1), 3); // 填充擴(kuò)展圖的左側(cè)第一列像素(不包括第一個(gè)和最后一個(gè)點(diǎn))
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y + (Width - 1) * 3, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + (Width + 1) * 3, 3); // 填充最右側(cè)那一列的數(shù)據(jù)
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, Stride * Y, ImageDataC, StrideC * (Y + 1) + 3, Width * 3);
}
System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, StrideC, ImageDataC, 0, StrideC); // 第一行
System.Buffer.BlockCopy(ImageDataC, (HeightC - 2) * StrideC, ImageDataC, (HeightC - 1) * StrideC, StrideC); // 最后一行
for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{
Speed = Y * Stride;
SpeedOne = StrideC * Y; for (X = 0; X < Width; X++)
{
SpeedTwo = SpeedOne + StrideC; // 盡量減少計(jì)算
SpeedThree = SpeedTwo + StrideC; // 下面的就是嚴(yán)格的按照Sobel算字進(jìn)行計(jì)算，代碼中的*2一般會(huì)優(yōu)化為移位或者兩個(gè)Add指令的，如果你不放心，當(dāng)然可以直接改成移位
BlueOne = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedTwo] + DataCP[SpeedThree] - DataCP[SpeedOne + 6] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 6] - DataCP[SpeedThree + 6];
GreenOne = DataCP[SpeedOne + 1] + 2 * DataCP[SpeedTwo + 1] + DataCP[SpeedThree + 1] - DataCP[SpeedOne + 7] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 7] - DataCP[SpeedThree + 7];
RedOne = DataCP[SpeedOne + 2] + 2 * DataCP[SpeedTwo + 2] + DataCP[SpeedThree + 2] - DataCP[SpeedOne + 8] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 8] - DataCP[SpeedThree + 8];
BlueTwo = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedOne + 3] + DataCP[SpeedOne + 6] - DataCP[SpeedThree] - 2 * DataCP[SpeedThree + 3] - DataCP[SpeedThree + 6];
GreenTwo = DataCP[SpeedOne + 1] + 2 * DataCP[SpeedOne + 4] + DataCP[SpeedOne + 7] - DataCP[SpeedThree + 1] - 2 * DataCP[SpeedThree + 4] - DataCP[SpeedThree + 7];
RedTwo = DataCP[SpeedOne + 2] + 2 * DataCP[SpeedOne + 5] + DataCP[SpeedOne + 8] - DataCP[SpeedThree + 2] - 2 * DataCP[SpeedThree + 5] - DataCP[SpeedThree + 8];
PowerBlue = BlueOne * BlueOne + BlueTwo * BlueTwo;
PowerGreen = GreenOne * GreenOne + GreenTwo * GreenTwo;
PowerRed = RedOne * RedOne + RedTwo * RedTwo; if (PowerBlue > 65025) PowerBlue = 65025; // 處理掉溢出值
if (PowerGreen > 65025) PowerGreen = 65025; if (PowerRed > 65025) PowerRed = 65025;
DataP[Speed] = LutP[PowerBlue]; // 查表
DataP[Speed + 1] = LutP[PowerGreen];
DataP[Speed + 2] = LutP[PowerRed];
Speed += 3; // 跳往下一個(gè)像素
SpeedOne += 3;
}
}
Sw.Stop(); this.Text = "計(jì)算用時(shí): " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";
Bmp.UnlockBits(BmpData); // 必須先解鎖，否則Invalidate失敗 }
Pic.Invalidate();
}同樣的效果，同樣的圖像，計(jì)算用時(shí)330ms。 我們?cè)趤?lái)看看相同代碼的匯編碼： BlueOne = DataCP[SpeedOne] + 2 * DataCP[SpeedTwo] + DataCP[SpeedThree] - DataCP[SpeedOne + 6] - 2 * DataCP[SpeedTwo + 6] - DataCP[SpeedThree + 6];生產(chǎn)的匯編碼簡(jiǎn)潔，意義明確，對(duì)比下少了很多指令。當(dāng)然速度會(huì)快很多。 注意這一段代碼： fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0], LP = &SqrValue[0])
{ byte* DataP = P, DataCP = CP, LutP = LP;如果你把更換為： fixed (byte* DataP = &ImageData[0], DataCP = &ImageDataC[0], LutP = &SqrValue[0])
{代碼的速度反而比純數(shù)組版的還慢，至于為什么，實(shí)踐為王吧，我也沒(méi)有去分析，反正我知道有這個(gè)結(jié)果。你可以參考鐵哥的一篇文章： 閑談.Net類(lèi)型之public的不public，fixed的不能fixed 當(dāng)然這個(gè)還可以進(jìn)一步做小動(dòng)作的的優(yōu)化，比如movzx eax,byte ptr [esi+edi] 這句中，esi其實(shí)就是數(shù)組的基地址，向這樣寫(xiě)DataCP[SpeedOne] ，每次都會(huì)有這個(gè)基址+偏移的計(jì)算的，如果能實(shí)時(shí)直接動(dòng)態(tài)控制一個(gè)指針變量，使他直接指向索要的位置，則少了一次加法，雖然優(yōu)化不是很明顯，基本可以達(dá)到問(wèn)中之前所提到的300ms的時(shí)間了。具體的代碼可見(jiàn)附件。 很多人可能對(duì)我這些東西不感冒，說(shuō)這些東西丟給GPU比你現(xiàn)在的.......希望這些朋友也不要過(guò)分的打擊吧，每個(gè)人都有自己的愛(ài)好,我只愛(ài)好CPU。 更多PhotoShop算法原理解析系列 - 風(fēng)格化-查找邊緣。相關(guān)文章請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)！
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