影像處理的濾鏡演算法

灰風GreyWind發表於2019-03-03
演算法

灰度濾鏡

將顏色的RGB設定為相同的值即可使得圖片為灰色，一般處理方法有：
1、取三種顏色的平均值
2、取三種顏色的最大值（最小值）
3、加權平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B

for(var i = 0; i < data.length; i+=4) {
     var grey = (data[i] + data[i+1] + data[i+2]) / 3;
     data[i] = data[i+1] = data[i+2] = grey;
}

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黑白濾鏡

顧名思義，就是圖片的顏色只有黑色和白色，可以計算rgb的平均值arg，arg>=100，r=g=b=255，否則均為0

for(var i = 0; i < data.length; i += 4) {
     var avg = (data[i] + data[i+1] + data[i+2]) / 3;
     data[i] = data[i+1] = data[i+2] = avg >= 100 ? 255 : 0;
}
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反向濾鏡

就是RGB三種顏色分別取255的差值。

for(var i = 0; i < data.length; i+= 4) {
      data[i] = 255 - data[i];
      data[i + 1] = 255 - data[i + 1];
      data[i + 2] = 255 - data[i + 2];
}
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去色濾鏡

rgb三種顏色取三種顏色的最值的平均值。

for(var i = 0; i < data.length; i++) {
   var avg = Math.floor((Math.min(data[i], data[i+1], data[i+2]) + Math.max(data[i], data[i+1], data[i+2])) / 2 );
   data[i] = data[i+1] = data[i+2] = avg;
}
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影像處理的濾鏡演算法

單色濾鏡

就是隻保留一種顏色，其他顏色設為0

for(var i = 0; i < canvas.height * canvas.width; i++) {
    data[i*4 + 2] = 0;
    data[i*4 + 1] = 0;
}
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影像處理的濾鏡演算法

高斯模糊濾鏡

高斯模糊的原理就是根據正態分佈使得每個畫素點周圍的畫素點的權重不一致，將各個權重（各個權重值和為1）與對應的色值相乘，所得結果求和為中心畫素點新的色值。我們需要了解的高斯模糊的公式：

影像處理的濾鏡演算法
function gaussBlur(imgData, radius, sigma) {
    var pixes = imgData.data,
        height = imgData.height,
        width = imgData.width,
        radius = radius || 5;
        sigma = sigma || radius / 3;
    
    var gaussEdge = radius * 2 + 1;

    var gaussMatrix = [],
        gaussSum = 0,
        a = 1 / (2 * sigma * sigma * Math.PI),
        b = -a * Math.PI;
    
    for(var i = -radius; i <= radius; i++) {
        for(var j = -radius; j <= radius; j++) {
            var gxy = a * Math.exp((i * i + j * j) * b);
            gaussMatrix.push(gxy);
            gaussSum += gxy;
        }
    }
    var gaussNum = (radius + 1) * (radius + 1);
    for(var i = 0; i < gaussNum; i++) {
        gaussMatrix[i] /= gaussSum;
    }

    for(var x = 0; x < width; x++) {
        for(var y = 0; y < height; y++) {
            var r = g = b = 0;
            for(var i = -radius; i<=radius; i++) {
                var m = handleEdge(i, x, width);
                for(var j = -radius; j <= radius; j++) {
                    var mm = handleEdge(j, y, height);
                    var currentPixId = (mm * width + m) * 4;
                    var jj = j + radius;
                    var ii = i + radius;
                    r += pixes[currentPixId] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                    g += pixes[currentPixId + 1] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                    b += pixes[currentPixId + 2] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                }
            }
            var pixId = (y * width + x) * 4;

            pixes[pixId] = ~~r;
            pixes[pixId + 1] = ~~g;
            pixes[pixId + 2] = ~~b;
        }
    }
    imgData.data = pixes;
    return imgData;
}

function handleEdge(i, x, w) {
    var m = x + i;
    if(m < 0) {
        m = -m;
    } else if(m >= w) {
        m = w + i -x;
    }
    return m;
}
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影像處理的濾鏡演算法

懷舊濾鏡

懷舊濾鏡公式

影像處理的濾鏡演算法
for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
    var newG = (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
    var newB = (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}
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影像處理的濾鏡演算法

熔鑄濾鏡

公式：
r = r128/(g+b +1);
g = g128/(r+b +1);
b = b*128/(g+r +1);

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = r * 128 / (g + b + 1);
    var newG = g * 128 / (r + b + 1);
    var newB = b * 128 / (g + r + 1);
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}
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冰凍濾鏡

公式：
r = (r-g-b)*3/2;
g = (g-r-b)*3/2;
b = (b-g-r)*3/2;

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = (r - g -b) * 3 /2;
    var newG = (g - r -b) * 3 /2;
    var newB = (b - g -r) * 3 /2;
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}
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影像處理的濾鏡演算法

連環畫濾鏡

公式：
R = |g – b + g + r| * r / 256

G = |b – g + b + r| * r / 256;

B = |b – g + b + r| * g / 256;

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = Math.abs(g - b + g + r) * r / 256;
    var newG = Math.abs(b -g + b + r) * r / 256;
    var newB =  Math.abs(b -g + b + r) * g / 256;
    var rgbArr = [newR, newG, newB];
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}
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褐色濾鏡

公式：
r = r * 0.393 + g * 0.769 + b * 0.189;
g = r * 0.349 + g * 0.686 + b * 0.168;
b = r * 0.272 + g * 0.534 + b * 0.131;

for (var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i * 4],
        g = imgData.data[i * 4 + 1],
        b = imgData.data[i * 4 + 2];

    var newR = r * 0.393 + g * 0.769 + b * 0.189;
    var newG = r * 0.349 + g * 0.686 + b * 0.168;
    var newB =  r * 0.272 + g * 0.534 + b * 0.131;
    var rgbArr = [newR, newG, newB];
    [imgData.data[i * 4], imgData.data[i * 4 + 1], imgData.data[i * 4 + 2]] = rgbArr;
}
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