过滤图像的最快性能

Question

上下文：我试图用Java创建一个动画。动画是简单地采取一个图像，并使它出现从最暗的像素到最亮。

问题：定义像素转换的内部算法不是我的问题。我对Java和一般计算都是新手。我做了一些研究，知道有很多API有助于图像筛选/转换。我的问题是表现，理解它。

对于实现，我创建了一个方法，它执行以下操作：

1. 接收BufferedImage。
2. 获取BufferedImage的WritableRaster。
3. 使用setSample和getSample，逐像素处理和更改。
4. 返回BufferedImage。

之后，我使用计时器调用该方法。返回的BufferedImage在每次调用后通过setIcon附加到JButton。

对于一个500x500的图像，我的机器需要大约3ms来处理每个呼叫。对于标准的1080p图像，它需要大约30毫秒，wich大约是每秒33帧。

我的目标是处理/动画的全高清图像在30fps...我不能用我正在走的路。在大多数电脑里都没有。

我搞错了什么？我怎么能让它更快？使用getDataBuffer或getPixels代替getSample可以改进吗？

提前感谢！抱歉我的英语。

部分结论：多亏了这里的一些帮助。我改变了观念。我没有使用getSample和setSample，而是将BufferedImage的像素ARGB信息存储到一个数组中。因此，我处理了数组，并将其一次复制到另一个BufferedImage的光栅中。

处理时间从30ms（获取/设置样本）缩短到1ms。（测量很差，但在相同的机器、环境和代码中）。

下面是我为实现它而编写的一个小类。该类只能过滤低于亮度级别的像素，其他像素变得透明(alpha=0)。

希望对未来寻找同样解决方案的人有所帮助。小心我在Java方面还不到新手水平，所以代码可能组织/优化得很差。

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.*;

/**
 * @author Psyny
 */
public class ImageAppearFX {
    //Essencial Data
    BufferedImage imgProcessed;
    int[] RAWoriginal;
    int[] RAWprocessed;
    WritableRaster rbgRasterProcessedW;

    //Information about the image
    int x,y;
    int[] mapBrightness;

    public ImageAppearFX(BufferedImage inputIMG) {
        //Store Dimensions
        x = inputIMG.getWidth();
        y = inputIMG.getHeight();

        //Convert the input image to INT_ARGB and store it. 
        this.imgProcessed = new BufferedImage(x, y, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB); 
        Graphics2D canvas = this.imgProcessed.createGraphics();
        canvas.drawImage(inputIMG, 0, 0, x, y, null); 
        canvas.dispose();

        //Create an int Array of the pixels informations.
        //p.s.: Notice that the image was converted to INT_ARGB
        this.RAWoriginal = ((DataBufferInt) this.imgProcessed.getRaster().getDataBuffer()).getData();
        //Dupplication of original pixel array. So we can make changes based on original image
        this.RAWprocessed = this.RAWoriginal.clone();

        //Get Raster. We will need the raster to write pixels on
        rbgRasterProcessedW = imgProcessed.getRaster();

        //Effect Information: Store brightness information
        mapBrightness = new int[x*y];
        int r,g,b,a,greaterColor;
        // PRocess all pixels
        for(int i=0 ; i < this.RAWoriginal.length ; i++) {   
            a = (this.RAWoriginal[i] >> 24) & 0xFF;
            r = (this.RAWoriginal[i] >> 16) & 0xFF;
            g = (this.RAWoriginal[i] >>  8) & 0xFF;
            b = (this.RAWoriginal[i]      ) & 0xFF;

            //Search for Stronger Color
            greaterColor = r;
            if( b > r ) {
                    if( g > b ) greaterColor = g;
                    else greaterColor = b;        
            } else if ( g > r ) {
                greaterColor = g;
            }

            this.mapBrightness[i] = greaterColor;
        }
    }

    //Effect: Show only in a certain percent of brightness
    public BufferedImage BrightnessLimit(float percent) {
        // Adjust input values
        percent = percent / 100;

        // Pixel Variables
        int hardCap = (int)(255 * percent);
        int r,g,b,a,bright;

        // Process all pixels
        for(int i=0 ; i < this.RAWoriginal.length ; i++) {   
                //Get information of a pixel of the ORIGINAL image 
                a = (this.RAWoriginal[i] >> 24) & 0xFF;
                r = (this.RAWoriginal[i] >> 16) & 0xFF;
                g = (this.RAWoriginal[i] >>  8) & 0xFF;
                b = (this.RAWoriginal[i]      ) & 0xFF;

                //Brightness information of that same pixel
                bright = this.mapBrightness[i];

                //
                if( bright > hardCap  ) {     
                    a = 0;                 
                }
                this.RAWprocessed[i] = ((a << 24) + (r << 16) + (g << 8) + ( b )); //Write ARGB in byte format
        }

        //Copy the processed array into the raster of processed image
        rbgRasterProcessedW.setDataElements(0, 0, x, y, RAWprocessed);

        return imgProcessed;
    }

    //Return reference to the processed image
    public BufferedImage getImage() {
        return imgProcessed;
    }
}

Answer 1

虽然变化产生的时差并不能证明重复搜索是瓶颈，但它确实强烈地暗示了它。

如果您愿意/能够用内存换时间，我会首先按亮度对所有像素位置的列表进行排序。接下来，我会在动画中使用排序列表来查找下一个要复制的像素。

另外一个建议：使用Java内置的排序方法之一。做自己的东西是有教育意义的，但学习如何分类似乎不是你的目标。此外，如果我对瓶颈的猜测是错误的，你会希望尽量减少你的时间追求这个答案。