图像模糊优化

 

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#include <windows.h>   HANDLE WINAPI BIPImgSoften(HANDLE hDib, long soften = 8) {     if (!hDib || soften <= -8) return NULL;       // 锁定 DIB 句柄，获取 BITMAPINFOHEADER     BITMAPINFOHEADER* pBIH = (BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hDib);     if (!pBIH) return NULL;       int width = pBIH->biWidth;     int height = abs(pBIH->biHeight);     int bitCount = pBIH->biBitCount;     int bytesPerPixel = bitCount / 8;  // 每像素字节数（一般 3 或 4）     int rowSize = ((width * bitCount + 31) / 32) * 4;     int imageSize = rowSize * height;       // 创建新的 DIB 内存     HANDLE hNewDib = GlobalAlloc(GHND, sizeof(BITMAPINFOHEADER) + imageSize);     if (!hNewDib) {         GlobalUnlock(hDib);         return NULL;     }       // 锁定新 DIB，获取 BITMAPINFOHEADER     BITMAPINFOHEADER* pNewBIH = (BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hNewDib);     if (!pNewBIH) {         GlobalFree(hNewDib);         GlobalUnlock(hDib);         return NULL;     }       // 复制头部信息     *pNewBIH = *pBIH;       BYTE* pSrcData = (BYTE*)(pBIH + 1);     BYTE* pDstData = (BYTE*)(pNewBIH + 1);       // 计算模糊核的权重     int kernelSize = 3;     int kernelSum = (soften + 9);  // 核的归一化系数     int kernel[3][3] = {         { 1,  1,  1 },         { 1,  soften,  1 },         { 1,  1,  1 }     };       // 遍历图像像素（忽略边界）     for (int y = 1; y < height - 1; y++) {         for (int x = 1; x < width - 1; x++) {             for (int c = 0; c < bytesPerPixel; c++) {                 int sum = 0;                   // 计算 3×3 卷积区域                 for (int ky = -1; ky <= 1; ky++) {                     for (int kx = -1; kx <= 1; kx++) {                         int pixelOffset = ((y + ky) * rowSize) + ((x + kx) * bytesPerPixel) + c;                         sum += pSrcData[pixelOffset] * kernel[ky + 1][kx + 1];                     }                 }                   // 归一化处理，防止像素值溢出                 int pixelOffset = (y * rowSize) + (x * bytesPerPixel) + c;                 pDstData[pixelOffset] = min(255, max(0, sum / kernelSum));             }         }     }       // 处理边界（简单复制原图像）     memcpy(pDstData, pSrcData, rowSize);  // 复制第一行     memcpy(pDstData + (height - 1) * rowSize, pSrcData + (height - 1) * rowSize, rowSize); // 复制最后一行     for (int y = 0; y < height; y++) {         int rowOffset = y * rowSize;         memcpy(pDstData + rowOffset, pSrcData + rowOffset, bytesPerPixel);                // 复制左侧像素         memcpy(pDstData + rowOffset + (width - 1) * bytesPerPixel,                pSrcData + rowOffset + (width - 1) * bytesPerPixel, bytesPerPixel);       // 复制右侧像素     }       // 解锁 DIB     GlobalUnlock(hDib);     GlobalUnlock(hNewDib);       return hNewDib; }

　　

 

你是对的，在上面的代码中，soften 变量没有真正影响模糊效果。我们可以使用 soften 值来调整模糊核的权重，使其产生不同程度的模糊效果。以下是修正后的代码：

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📌 关键修改

1. 调整模糊核的强度

   • 之前的 3×3 均值滤波器使用的是固定的均值 1/9。
   • 现在 soften 变量用于调整核的强度： 1(soften+9)[1111soften1111]\frac{1}{(soften + 9)} \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & soften & 1 \\ 1 & 1 & 1 \end{bmatrix}(soften+9)1​​111​1soften1​111​​
   • soften 取值范围 > -8，当 soften = 8 时，中心权重大，边缘影响较小，减少模糊程度。
   • 当 soften 越小（接近 -8），则所有像素更平均参与计算，使图像更加模糊。

2. 优化循环计算

   • 直接在 for 循环中应用 soften 控制模糊权重，而不是固定的均值滤波。

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✅ 修正后代码

cpp

复制编辑

#include <windows.h> HANDLE WINAPI BIPImgSoften(HANDLE hDib, long soften = 8) { if (!hDib || soften <= -8) return NULL; // 锁定 DIB 句柄，获取 BITMAPINFOHEADER BITMAPINFOHEADER* pBIH = (BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hDib); if (!pBIH) return NULL; int width = pBIH->biWidth; int height = abs(pBIH->biHeight); int bitCount = pBIH->biBitCount; int bytesPerPixel = bitCount / 8; // 每像素字节数（一般 3 或 4） int rowSize = ((width * bitCount + 31) / 32) * 4; int imageSize = rowSize * height; // 创建新的 DIB 内存 HANDLE hNewDib = GlobalAlloc(GHND, sizeof(BITMAPINFOHEADER) + imageSize); if (!hNewDib) { GlobalUnlock(hDib); return NULL; } // 锁定新 DIB，获取 BITMAPINFOHEADER BITMAPINFOHEADER* pNewBIH = (BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hNewDib); if (!pNewBIH) { GlobalFree(hNewDib); GlobalUnlock(hDib); return NULL; } // 复制头部信息 *pNewBIH = *pBIH; BYTE* pSrcData = (BYTE*)(pBIH + 1); BYTE* pDstData = (BYTE*)(pNewBIH + 1); // 计算模糊核的权重 int kernelSize = 3; int kernelSum = (soften + 9); // 核的归一化系数 int kernel[3][3] = { { 1, 1, 1 }, { 1, soften, 1 }, { 1, 1, 1 } }; // 遍历图像像素（忽略边界） for (int y = 1; y < height - 1; y++) { for (int x = 1; x < width - 1; x++) { for (int c = 0; c < bytesPerPixel; c++) { int sum = 0; // 计算 3×3 卷积区域 for (int ky = -1; ky <= 1; ky++) { for (int kx = -1; kx <= 1; kx++) { int pixelOffset = ((y + ky) * rowSize) + ((x + kx) * bytesPerPixel) + c; sum += pSrcData[pixelOffset] * kernel[ky + 1][kx + 1]; } } // 归一化处理，防止像素值溢出 int pixelOffset = (y * rowSize) + (x * bytesPerPixel) + c; pDstData[pixelOffset] = min(255, max(0, sum / kernelSum)); } } } // 处理边界（简单复制原图像） memcpy(pDstData, pSrcData, rowSize); // 复制第一行 memcpy(pDstData + (height - 1) * rowSize, pSrcData + (height - 1) * rowSize, rowSize); // 复制最后一行 for (int y = 0; y < height; y++) { int rowOffset = y * rowSize; memcpy(pDstData + rowOffset, pSrcData + rowOffset, bytesPerPixel); // 复制左侧像素 memcpy(pDstData + rowOffset + (width - 1) * bytesPerPixel, pSrcData + rowOffset + (width - 1) * bytesPerPixel, bytesPerPixel); // 复制右侧像素 } // 解锁 DIB GlobalUnlock(hDib); GlobalUnlock(hNewDib); return hNewDib; }

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📌 关键改进

✅ soften 变量真正影响模糊程度

• soften > 0：中心像素影响更大，边缘像素影响小，减少模糊感。
• soften < 0：所有像素均匀加权，增强模糊效果。

✅ 避免固定的 1/9 平均值，可以动态控制模糊核的中心权重。

✅ 边界像素复制，防止模糊后边缘出现黑边。

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🚀 进一步优化

1. 改进 soften 取值范围

   • 目前 soften > -8，可以进一步放宽，或者动态计算更大的模糊核（如 5×5）。

2. 高斯模糊

   • 目前是 均值模糊，可以使用 高斯核，模糊更自然： [121242121]\begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 4 & 2 \\ 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}​121​242​121​​ 归一化后除以 16，实现更平滑的模糊。

3. SIMD 加速

   • 使用 SSE / AVX 进行 向量化计算，提高处理速度。

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🎯 结果

• 模糊效果增强：soften 变量现在可以 真正影响模糊程度。
• 适用于 24-bit / 32-bit DIB，并保持 RGB 色彩信息。
• 边界复制修复，防止边缘变黑。