圖形處理方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于移動終端圖形處理【技術(shù)領(lǐng)域】，提供了圖形處理方法，包括如下步驟：步驟一，讀入要處理的圖形，獲取圖形的每一個像素的RGB數(shù)據(jù)；步驟二，由于數(shù)字圖形是像素的集合，組成數(shù)字圖形的基本單位是像素P，故對讀入的每一個所述像素P的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；步驟三，根據(jù)用戶選擇的要處理的圖形方式，具體包括：灰度圖形處理、底片圖形處理、柔化圖形處理、黑白圖形處理、光照圖形處理、放大鏡圖形處理、浮雕圖形處理，采用安卓系統(tǒng)的NDK進(jìn)行打包生成SO庫，使用SO庫進(jìn)行本地編輯接口JNI的調(diào)用，實現(xiàn)C語言對圖形進(jìn)行處理，得到相應(yīng)處理效果的新圖形，本發(fā)明具有高效率，低資源的優(yōu)點。
【專利說明】圖形處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于移動終端圖形處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種在安卓環(huán)境下使用C語言編寫的圖形處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]當(dāng)前隨著手機移動終端的普及，用手機隨時隨地拍照普及到世界的各個角落。
[0003]隨著圖形的大量增多，人們對圖形個性化以及自我形象的追求，對圖形的各種加工處理已成為一種極大的需求。
[0004]圖形處理是讀取一張存儲在本地的圖形，然后以這張圖形為底片，根據(jù)自己的需求，在這個底片上進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理，生成自己想要的圖形的方法。
[0005]圖形是人們在移動社交平臺上發(fā)布量較大的信息的一種，需求量與日俱增。因此，保持對圖形高性能的處理以及低內(nèi)存的占用是圖形處理的最佳的方式。
[0006]當(dāng)人們在準(zhǔn)備上傳圖形的過程中，先期對圖形進(jìn)行處理，如果處理時間太長，使用戶失去耐心；如果占用手機移動端內(nèi)存太多，會導(dǎo)致手機移動終端變慢和發(fā)熱，也給用戶造成不好的使用體驗；如何保持對圖形進(jìn)行高性能處理的同時占用內(nèi)存很小，是圖形處理過程中迫切需要解決的問題。
[0007]因此，移動終端圖形處理【技術(shù)領(lǐng)域】急需一種高效率，低資源占用的圖形處理方法。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明提供了一種圖形處理方法，技術(shù)方案如下:
[0009]圖形處理方法，其中，包括如下步驟:
[0010]步驟一，讀入要處理的圖形，獲取圖形的每一個像素的RGB數(shù)據(jù)；
[0011]步驟二，由于數(shù)字圖形是像素的集合，組成數(shù)字圖形的基本單位是像素P，故對讀入的每一個像素P的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中，R代表純紅色像素值，G代表純綠色像素值，B代表純藍(lán)色像素值；
[0012]步驟三，根據(jù)用戶選擇的要處理的圖形方式，具體包括:灰度圖形處理、底片圖形處理、柔化圖形處理、黑白圖形處理、光照圖形處理、放大鏡圖形處理、浮雕圖形處理，采用安卓系統(tǒng)的NDK進(jìn)行打包生成SO庫，使用SO庫進(jìn)行本地編輯接口 JNI的調(diào)用，實現(xiàn)C語言對圖形進(jìn)行處理，得到相應(yīng)處理效果的新圖形，具體步驟如下:
[0013]首先，根據(jù)圖形的寬和高，計算像素個數(shù)，具體公式如下:
[0014]Count = ；
[0015]其中，Count代表像素個數(shù)，W代表圖形的行數(shù)，H代表像素的高；
[0016]進(jìn)一步地，根據(jù)像素個數(shù)Count，用JNI函數(shù)生成二維數(shù)組，具體公式如下:
[0017]CBuffer = [W] [H],
[0018]其中，CBuffer表示二維數(shù)組，[W]表示圖像像素的行數(shù)，[H]表示圖像像素的高度，二維數(shù)組CBuffer的成員個數(shù)即為Count ；[0019]進(jìn)一步地，循環(huán)W*H次，分別讀取像素值；
[0020]進(jìn)一步地，根據(jù)用戶選擇的要處理的圖形方式的算法，分別計算每一個像素點處理后的取值，并存入到二維數(shù)組CBuffer中；
[0021]進(jìn)一步地，把生成的二維數(shù)組CBuffer通過JNI的調(diào)用，返回到JAVA層，并釋放數(shù)組元素，釋放內(nèi)存；即在JAVA層根據(jù)數(shù)據(jù)直接生成具有相應(yīng)處理效果的新圖形。
[0022]如上所述的圖形處理方法，其中，灰度圖形處理的具體算法為加權(quán)平均值法、整數(shù)方法、移位方法、平均值法、僅取綠色法、最大值法，具體公式如下:
[0023]加權(quán)平均值法，GrayP= R*0.3+G*0.59+B*0.11，
[0024]整數(shù)方法，GrayP=(R*30+G*59+B*ll)/100，
[0025]移位方法，GrayP=(R*28+G*151+B*77) ?8，
[0026]平均值法，GrayP= (R+G+B)/3，
[0027]僅取綠色，GrayP= G,
[0028]最大值法，GrayP= Max (R, G, B),
[0029]其中，GrayP表示像素P點的灰度值，R值代表純紅色像素值，G值代表純綠色像素值，B值代表純藍(lán)色像素值；
[0030]進(jìn)一步地，根據(jù)任意一種方法求得的GrayP，將原來的RGB顏色模型中的三元色點(R，G，B)值中的R，G，B統(tǒng)一用GrayP替換，形成新的三元色點(GrayP，GrayP，GrayP)，用它替換原來的(R，G，B)，即形成灰度圖形。
[0031]如上所述的圖形處理方法，其中，底片圖形處理的具體算法為取反值法，即對每一個像素進(jìn)行取反值計算，具體公式如下:
[0032]GrayPr = 255-R，
[0033]GrayPg = 255-G，
[0034]GrayPb = 255-B，
[0035]其中，GrayPr表示像素P的純紅色像素值的取反值，GrayPg表示像素P純綠色像素值的取反值，GrayPb表示像素P純藍(lán)色像素值的取反值；
[0036]進(jìn)一步地，根據(jù)求得的GrayPr、GrayPg> GrayPb,將原來的RGB中的三元色點(R,G, B)值中的R, G, B分別用GrayPr、GrayPg> GrayPb替換，形成新的三元色點RGB (GrayPr,GrayPg, GrayPb),即形成底片圖形。
[0037]如上所述的圖形處理方法，其中，柔化圖形處理的具體算法為:針對每一個像素值，采用分別計算加載的方式，將其原來的RGB顏色模型中的三元色點(R，G，B)值分別置為其周圍8個點和其修正系數(shù)相乘后再加上自身的RGB的平均值；再根據(jù)二維高斯函數(shù)，進(jìn)而計算每個點的權(quán)重，采用正態(tài)分布曲線對每個點的權(quán)重進(jìn)行分配，計算出加權(quán)平局值，用加權(quán)平均值替換原來的RGB，即形成柔化圖形。
[0038]如上所述的圖形處理方法，其中，黑白圖形處理的具體算法為，對RGB求平均值GrayP = (R+G+B)/3,并將求得的平均值GrayP與比較值相比較，當(dāng)平均值大于等于比較值時，新的像素值為R = G = B = 255，當(dāng)平均值小于比較值時，新的像素值為R = G = B =O ；
[0039]進(jìn)一步地，通過求得的GrayP，將原來的三元色點RGB (R，G，B)中的R，G，B統(tǒng)一用GrayP替換，形成新的三元色點RGB (255，255，255)或者RGB (0,0,0),即形成黑白圖形。[0040]如上所述的圖形處理方法，其中，光照圖形處理的具體算法為，設(shè)定一個光源中心坐標(biāo)和光照強度，以此光源和圖形邊緣的最短距離為半徑，依次為每個點的RGB增加一個同樣強度值，具體公式如下:
[0041]首先，將中心點光源坐標(biāo)設(shè)為=Center (X，Y)，距離圖形邊框最短半徑為R，光照強度為T，每一個像素距離光照中心點的增加強度，公式為:
[0042]
【權(quán)利要求】
1.圖形處理方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟一，讀入要處理的圖形，獲取圖形的每一個像素的RGB數(shù)據(jù)； 步驟二，由于數(shù)字圖形是像素的集合，組成數(shù)字圖形的基本單位是像素P，故對讀入的每一個所述像素P的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中，R代表純紅色像素值，G代表純綠色像素值，B代表純藍(lán)色像素值； 步驟三，根據(jù)用戶選擇的要處理的圖形方式，具體包括:灰度圖形處理、底片圖形處理、柔化圖形處理、黑白圖形處理、光照圖形處理、放大鏡圖形處理、浮雕圖形處理，采用安卓系統(tǒng)的NDK進(jìn)行打包生成SO庫，使用SO庫進(jìn)行本地編輯接口 JNI的調(diào)用，實現(xiàn)C語言對圖形進(jìn)行處理，得到相應(yīng)處理效果的新圖形，具體步驟如下: 首先，根據(jù)圖形的寬和高，計算像素個數(shù)，具體公式如下:
Count = W^H ； 其中，Count代表像素個數(shù)，W代表圖形的寬，H代表像素的高； 進(jìn)一步地，根據(jù)所述像素個數(shù)Count，用JNI函數(shù)生成二維數(shù)組，具體公式如下: CBuffer = [W][H]， 其中，CBuffer表示二維數(shù)組，[W]表示圖像像素的行數(shù)，[H]表示圖像像素的高度；二維數(shù)組CBuffer的成員個數(shù)即為Count ； 進(jìn)一步地，循環(huán)W*H次，分別讀取像素值； 進(jìn)一步地，根據(jù)用戶選擇的要處理的圖形方式的算法，分別計算每一個像素點處理后的像素值，并存入到二維數(shù)組CBuffer中； 進(jìn)一步地，把生成的二維數(shù)組CBufTer通過JNI的調(diào)用，返回到JAVA層，并釋放數(shù)組元素，釋放內(nèi)存；即在所述JAVA層根據(jù)數(shù)據(jù)直接生成具有相應(yīng)處理效果的新圖形。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述灰度圖形處理的具體算法為 加權(quán)平均值法、整數(shù)方法、移位方法、平均值法、僅取綠色法、最大值法，具體公式 如下: 加權(quán)平均值法，GrayP = R*0.3+G*0.59+B*0.11， 整數(shù)方法，GrayP = (R*30+G*59+B*ll)/100， 移位方法，GrayP = (R*28+G*151+B*77) ?8， 平均值法，GrayP= (R+G+B)/3, 僅取綠色，GrayP = G, 最大值法，GrayP = Max (R，G，B)， 其中，GrayP表示像素P點的灰度值，R值代表純紅色像素值，G值代表純綠色像素值，B值代表純藍(lán)色像素值； 進(jìn)一步地，根據(jù)任意一種方法求得的所述GrayP，將原來的所述RGB顏色模型中的三元色點(R，G，B)值中的R，G，B統(tǒng)一用GrayP替換，形成新的三元色點(GrayP，GrayP，GrayP)，用它替換原來的(R，G，B)，即形成灰度圖形。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述底片圖形處理的具體算法為 取反值法，即對每一個像素進(jìn)行取反值計算，具體公式如下:GrayPr = 255-R，
GrayPg = 255-G，
GrayPb = 255-B， 其中，GrayPr表示像素P的純紅色像素值的取反值，GrayPg表示像素P純綠色像素值的取反值，GrayPb表示像素P純藍(lán)色像素值的取反值； 進(jìn)一步地，根據(jù)求得的所述GrayPr、GrayPg> GrayPb,將原來的所述RGB中的三元色點(R，G, B)值中的R, G, B分別用GrayPr、GrayPg> GrayPb替換，形成新的三元色點RGB (GrayPr, GrayPg, GrayPb),即形成底片圖形。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述柔化圖形處理的具體算法為:針對每一個像素值，采用分別計算加載的方式，將其原來的RGB顏色模型中的三元色點(R，G，B)值分別置為其周圍8個點和其修正系數(shù)相乘后再加上自身的所述RGB的平均值；再根據(jù)二維高斯函數(shù)，進(jìn)而計算每個點的權(quán)重，采用正態(tài)分布曲線對每個點的權(quán)重進(jìn)行分配，計算出加權(quán)平局值，用所述加權(quán)平均值替換原來的RGB，即形成柔化圖形。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述黑白圖形處理的具體算法為，對RGB求平均值GrayP = (R+G+B) /3，并將求得的所述平均值GrayP與比較值相比較，當(dāng)所述平均值大于等于比較值時，新的像素值為R = G = B = 255，當(dāng)所述平均值小于比較值時，新的像素值為R = G = B = O; 進(jìn)一步地，通過求得的所述GrayP，將原來的三元色點RGB (R，G，B)中的R，G，B統(tǒng)一用GrayP替換，形成新的三元色點RGB (255，255，255)或者RGB (0,0,0),即形成黑白圖形。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述光照圖形處理的具體算法為， 設(shè)定一個光源中心坐標(biāo)和光照強度，以此光源和圖形邊緣的最短距離為半徑，依次為每個點的RGB增加一個同樣強度值，具體公式如下:首先，將中心點光源坐標(biāo)設(shè)為:Center (X, Y)，距離圖形邊框最短半徑為R，光照強度為T，每一個像素距離光照中心點的增加強度，公式為:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述放大鏡圖形處理的具體算法 為，對圖形上的每一個點求其與放大鏡的距離Z，將所述Z與放大鏡的半徑進(jìn)行比較， 得出放大鏡圖形，具體步驟如下: 首先，設(shè)圖形上一個像素點的坐標(biāo)為(X，Y)，放大鏡中心坐標(biāo)為(CenterX, CenterY),放大鏡的半徑為R，放大倍數(shù)為N ；進(jìn)一步地，若Z〈R，則將圖形上的此像素點坐標(biāo)更新為(X/N，Y/N)，并求出更新后的像素點的像素值GrayP,作為新的像素值； 進(jìn)一步地，通過求得的所述像素值GrayP，將原來的所述RGB (R，G，B)都用GrayP替換，形成新的顏色RGB，即形成放大圖。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖形處理方法，其特征在于，所述浮雕圖形處理的具體算法為，用圖形上一個像素點P的RGB值減去相鄰點的RGB值并加上比較值作為此像素點新的像素值GrayP ;通過求得的所述GrayP，將原來的所述RGB (R，G，B)中的R，G，B都用所述像素值GrayP替換，即形成浮雕圖形。
9.根據(jù)權(quán)利要 求5或8所述的圖形處理方法，其特征在于，所述比較值為128。
【文檔編號】G06T1/00GK104008523SQ201410287015
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年6月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月24日
【發(fā)明者】劉奪福, 趙金鐘 申請人:上海盛致文化發(fā)展有限公司