这篇将讲到图片特效处理的模糊效果。跟前面一样是对像素点进行处理，算法是通用的，但耗时会更长，至于为什么，看了下面的代码你就会明白。

算法：

一、简单算法：将像素点周围八个点包括自身一共九个点的RGB值分别相加后平均，作为当前像素点的RGB值，即可实现效果。

举例：

ABC

DEF

GHI

假如当前点是E，那么会有：

E像素点的GB值类似。

二、采用高斯模糊：

高斯矩阵：

算法是：将九个点的RGB值分别与高斯矩阵中的对应项相乘的和，然后再除以一个相应的值作为当前像素点的RGB值。

举例：（还是上面的九个点）
假如当前点是E，那么会有：

E像素点的GB值类似，delta的取值貌似没有规定值，可以自己设置任意值，但要想达到效果，能设的值很少，下面图片是值为16的效果。
处理效果：

原图片：

处理后：

两种处理方式的代码：

1. /**
2. * 模糊效果
3. * @param bmp
4. * @return
5. */
6. private Bitmap blurImage(Bitmap bmp)
7. {
8. int width = bmp.getWidth();
9. int height = bmp.getHeight();
10. Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
11. int pixColor = 0;
12. int newR = 0;
13. int newG = 0;
14. int newB = 0;
15. int newColor = 0;
16. int[][] colors = new int[9][3];
17. for (int i = 1, length = width - 1; i < length; i++)
18. {
19. for (int k = 1, len = height - 1; k < len; k++)
20. {
21. for (int m = 0; m < 9; m++)
22. {
23. int s = 0;
24. int p = 0;
25. switch(m)
26. {
27. case 0:
28. s = i - 1;
29. p = k - 1;
30. break;
31. case 1:
32. s = i;
33. p = k - 1;
34. break;
35. case 2:
36. s = i + 1;
37. p = k - 1;
38. break;
39. case 3:
40. s = i + 1;
41. p = k;
42. break;
43. case 4:
44. s = i + 1;
45. p = k + 1;
46. break;
47. case 5:
48. s = i;
49. p = k + 1;
50. break;
51. case 6:
52. s = i - 1;
53. p = k + 1;
54. break;
55. case 7:
56. s = i - 1;
57. p = k;
58. break;
59. case 8:
60. s = i;
61. p = k;
62. }
63. pixColor = bmp.getPixel(s, p);
64. colors[m][0] = Color.red(pixColor);
65. colors[m][1] = Color.green(pixColor);
66. colors[m][2] = Color.blue(pixColor);
67. }
68. for (int m = 0; m < 9; m++)
69. {
70. newR += colors[m][0];
71. newG += colors[m][1];
72. newB += colors[m][2];
73. }
74. newR = (int) (newR / 9F);
75. newG = (int) (newG / 9F);
76. newB = (int) (newB / 9F);
77. newR = Math.min(255, Math.max(0, newR));
78. newG = Math.min(255, Math.max(0, newG));
79. newB = Math.min(255, Math.max(0, newB));
80. newColor = Color.argb(255, newR, newG, newB);
81. bitmap.setPixel(i, k, newColor);
82. newR = 0;
83. newG = 0;
84. newB = 0;
85. }
86. }
87. return bitmap;
88. }
89. /**
90. * 柔化效果(高斯模糊)(优化后比上面快三倍)
91. * @param bmp
92. * @return
93. */
94. private Bitmap blurImageAmeliorate(Bitmap bmp)
95. {
96. long start = System.currentTimeMillis();
97. // 高斯矩阵
98. int[] gauss = new int[] { 1, 2, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 1 };
99. int width = bmp.getWidth();
100. int height = bmp.getHeight();
101. Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
102. int pixR = 0;
103. int pixG = 0;
104. int pixB = 0;
105. int pixColor = 0;
106. int newR = 0;
107. int newG = 0;
108. int newB = 0;
109. int delta = 16; // 值越小图片会越亮，越大则越暗
110. int idx = 0;
111. int[] pixels = new int[width * height];
112. bmp.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
113. for (int i = 1, length = height - 1; i < length; i++)
114. {
115. for (int k = 1, len = width - 1; k < len; k++)
116. {
117. idx = 0;
118. for (int m = -1; m <= 1; m++)
119. {
120. for (int n = -1; n <= 1; n++)
121. {
122. pixColor = pixels[(i + m) * width + k + n];
123. pixR = Color.red(pixColor);
124. pixG = Color.green(pixColor);
125. pixB = Color.blue(pixColor);
126. newR = newR + (int) (pixR * gauss[idx]);
127. newG = newG + (int) (pixG * gauss[idx]);
128. newB = newB + (int) (pixB * gauss[idx]);
129. idx++;
130. }
131. }
132. newR /= delta;
133. newG /= delta;
134. newB /= delta;
135. newR = Math.min(255, Math.max(0, newR));
136. newG = Math.min(255, Math.max(0, newG));
137. newB = Math.min(255, Math.max(0, newB));
138. pixels[i * width + k] = Color.argb(255, newR, newG, newB);
139. newR = 0;
140. newG = 0;
141. newB = 0;
142. }
143. }
144. bitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
145. long end = System.currentTimeMillis();
146. Log.d("may", "used time="+(end - start));
147. return bitmap;
148. }

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