针对相同颜色的大面积优化图像模糊

Question

我正在努力为一个实心（但不是矩形）对象生成一个投影。输入是表示对象不透明度的灰度图像。然后，我想模糊它，给它上色，然后在物体后面画它。

最常见的情况是，这张图像将具有相同色调的大连续区域，这意味着如果我使用标准模糊算法，我将浪费图像绝大多数的周期。考虑下面的输入和输出：

所有的模糊工作都需要在边缘进行，但是在大平面区域上的工作只是浪费了，并且代表了90%以上的像素。

有没有比模糊任意输入图像更快的模糊这种图像的通用算法？最终代码将是在GPU硬件不可用的环境中执行的Java应用程序的一部分。

Answer 1

我不认为有一个特定的算法可以解决这个问题。因为图像是单色的，所以在检测过渡的两次通过(水平和垂直)中实现线扫描算法可能相对简单，并且在发现过渡后在该点应用模糊。

例如，您可能能够扫描每三行（和每列），并在过渡时应用半径为 3 的模糊。您可以使用间隔/半径来找到最佳平衡。或者，在水平刀路上仅应用水平模糊，而同样在垂直刀路上应用垂直模糊。

或者，您可以完全放弃这种方法，而查看非高斯模糊，例如 2 通 1 维正交卷积滤波器。根据其模糊运算符上的图像魔术页面，简单卷积滤波器的速度可能比基于高斯的滤波器快10倍或更高。2-通 1 维卷积滤光片执行类似于上述线扫描（通过执行水平和垂直遍历），但它适用于整个图像（甚至是实心区域）。但是，将“边缘检测”与正交模糊相结合，您可能能够实现显着的加速。虽然为了不混淆算法，扫描的图像不应该就地修改，而应该修改第二个“目标”图像。