Android绘图机制与处理技巧（三）Android图像处理之色彩特效处理

Android对于图片处理，最常使用到的数据结构是位图——Bitmap，它包含了一张图片所有的数据。整个图片都是由点阵和颜色值组成的，所谓点阵就是一个包含像素的矩阵，每一个元素对应着图片的一个像素。而颜色值——ARGB，分别对应透明度、红、绿、蓝这四个通道分量，它们共同决定了每个像素点显示的颜色。

色彩矩阵分析

在色彩处理中，通常使用以下三个角度来描述一个图像。

色调——物体传播的颜色

饱和度——颜色的纯度，从0(灰)到100%（饱和）来进行描述

亮度——颜色的相对明暗程度

而在Android中，系统使用一个颜色矩阵——ColorMatrix，来处理图像的这些色彩效果。Android中颜色矩阵是一个4x5的数字矩阵，它用来对图片的色彩进行处理。而对于每个像素点，都有一个颜色分量矩阵用来保存颜色的RGBA值，如下图所示：

A=∣∣∣∣∣∣∣afkpbglqchmrdinsejot∣∣∣∣∣∣∣ C=∣∣∣∣∣∣∣∣∣RGBA1∣∣∣∣∣∣∣∣∣颜色矩阵

图中矩阵A就是一个4x5的颜色矩阵。在Android中，它会以一维数组的形式来存储[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]，而C则是一个颜色分量矩阵。在处理图像时，使用矩阵乘法运算AC来处理颜色分量矩阵，如下图所示：

R=∣∣∣∣∣∣∣R1G1B1A1∣∣∣∣∣∣∣=AC矩阵乘法运算

矩阵的计算过程如下所示：

R1 = axR + bxG + cxB + dxA + e；
G1 = fxR + gxG + hxB + ixA + j；
B1 = kxR + lxG + mxB + nxA + o；
A1 = pxR + qxG + rxB + sxA + t；

从这个公式可以发现，对于4X5的A矩阵是按以下方式划分的。

第一行的abcde值决定新的颜色值中的R——红色

第二行的fghij值决定新的颜色值中的G——绿色

第一行的klmno值决定新的颜色值中的B——蓝色

第一行的pqrst值决定新的颜色值中的A——透明度

矩阵A中的第五列——ejot值分别用来决定每个分量中的offset，即偏移量

现在我们重新看一下矩阵变换的计算公式，以R分量为例。如果令a=1，b、c、d、e都等于0，那么计算结果为R1=R。因此，可以构造出一个矩阵，如下图所示：

A=∣∣∣∣∣∣∣10000100001000010000∣∣∣∣∣∣∣初始矩阵

如果把这个矩阵带入公式R1=AC，那么根据矩阵乘法运算法则，可以得到R1=R。因此这个矩阵通常被用来作为初始的颜色矩阵来使用，它不会对原有颜色值进行任何变化。

那么当要变换颜色值的时候，通常有两种方法。一种是直接改变颜色的offset，即偏移量的值来修改颜色分量，另一种方法是直接改变对应RGBA值的系数来调整颜色分量的值。

改变偏移量

要修改R1的值，只要将第五列的值进行修改即可。即改变颜色的偏移量，其他值保持初始矩阵的值，如下图所示：

要修改R1的值，只要将第五列的值进行修改即可。即改变颜色的偏移量，其他值保持初始矩阵的值，如下图所示：

A=∣∣∣∣∣∣∣100001000010000110010000∣∣∣∣∣∣∣改变颜色偏移量

在上面这个矩阵中，修改了R、G所对应的颜色偏移量，那么最后的处理结果就是图像的红色、绿色分量增加了100。而红色混合绿色会得到黄色，所以最终的颜色处理结果就是让整个图像的色调偏黄色。

改变颜色系数

如果修改颜色分量中的某个系数值，而其他值依然保持初始矩阵的值，如下图所示：

A=∣∣∣∣∣∣∣10000200001000010000∣∣∣∣∣∣∣改变颜色系数值

在上面这个矩阵中，改变了G分量所对应的系数g，这样在矩阵运算后G分量会变为以前的两倍，最终效果就是图像的色调更加偏绿。

改变色光属性

图像的色调、饱和度、亮度这三个属性在图像处理中的使用非常之多。在Android中，系统封装了一个类——ColorMatrix，也就是颜色矩阵。通过这个类，可以很方便地通过改变矩阵值来处理颜色效果。创建ColorMatrix对象代码如下所示：

ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix();

下面来处理不同的色光属性。

色调

Android系统提供了setRotate(int axis, float degree)方法来处理颜色的色调。第一个参数int axis，分别使用0、1、2来代表Red、Green、Blue三种颜色；第二个参数float degree，就是需要处理的值，代码如下所示：

ColorMatrix hueMatrix = new ColorMatrix();
hueMatrix.setRotate(0, hue1);
hueMatrix.setRotate(1, hue2);
hueMatrix.setRotate(2, hue3);

通过这样的方法，可以为RGB三种颜色分量分别重新设置了不同的色调值。

饱和度

Android系统提供了setSaturation(float sat)方法来设置颜色的饱和度，saturation参数为0时,图像就变成灰度图像了：

ColorMatrix saturationMatrix = new ColorMatrix();
saturationMatrix.setSaturation(saturation);

亮度

Android系统提供了setScale(float rScale, float gScale, float bScale, float aScale)方法来设置颜色的亮度值。当三原色以相同的比例进行混合时，就会显示出白色。系统也正是使用这个原理来改变一个图像的亮度的。当亮度为0时，图像就变为全黑了，代码如下所示：

ColorMatrix lumMatrix = new ColorMatrix();
//setScale参数:rScale,gScale,bScale,aScale
lumMatrix.setScale(lum, lum, lum, 1);

除了单独使用上面三种方式进行颜色效果的处理之外，Android系统还封装了矩阵的乘法运算。它提供了postConcat()方法来将矩阵的作用效果混合，从而叠加处理效果，代码如下所示：

ColorMatrix imageMatrix = new ColorMatrix();
imageMatrix.postConcat(hueMatrix);
imageMatrix.postConcat(saturationMatrix);
imageMatrix.postConcat(lumMatrix);

下面通过滑动三个SeekBar来改变不同的数值，并将这些数值作用到对应的矩阵中。最后通过postConcat()方法显示混合的处理效果。

滑动SeekBar获取输入值的代码如下所示：

@Override
public void onProgressChanged(SeekBar seekBar,
int progress, boolean fromUser) {
switch (seekBar.getId()) {
case R.id.seekbarHue:
mHue = (progress - MID_VALUE) * 1.0F / MID_VALUE * 180;
break;
case R.id.seekbarSaturation:
mStauration = progress * 1.0F / MID_VALUE;
break;
case R.id.seekbatLum:
mLum = progress * 1.0F / MID_VALUE;
break;
}
mImageView.setImageBitmap(ImageHelper.handleImageEffect(
bitmap, mHue, mStauration, mLum));
}

设置图像矩阵的代码如下：

public static Bitmap handleImageEffect(Bitmap bm,
float hue,
float saturation,
float lum) {
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(
bm.getWidth(), bm.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(bmp);
Paint paint = new Paint();

ColorMatrix hueMatrix = new ColorMatrix();
hueMatrix.setRotate(0, hue);
hueMatrix.setRotate(1, hue);
hueMatrix.setRotate(2, hue);

ColorMatrix saturationMatrix = new ColorMatrix();
saturationMatrix.setSaturation(saturation);

ColorMatrix lumMatrix = new ColorMatrix();
lumMatrix.setScale(lum, lum, lum, 1);

ColorMatrix imageMatrix = new ColorMatrix();
imageMatrix.postConcat(hueMatrix);
imageMatrix.postConcat(saturationMatrix);
imageMatrix.postConcat(lumMatrix);

paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(imageMatrix));
canvas.drawBitmap(bm, 0, 0, paint);
return bmp;
}

设置好处理的颜色矩阵后，通过使用Paint类的setColorFilter()方法，将通过imageMatrix构造的ColorMatrixColorFilter对象传递进去，并使用这个画笔来绘制原来的图像，从而将颜色矩阵作用到原图中。

同时，Android系统也不允许直接修改原图，类似Photoshop中的锁定，必须通过原图创建一个同样大小的Bitmap，并将原图绘制到该Bitmap中，以一个副本的形式来修改图像。





效果如上所示，三个seekbar分别代表色调、饱和度、亮度。

Android颜色矩阵——ColorMatrix

上文是通过Android系统提供的API来进行ColorMatrix的修改来图像的色彩效果，下面模拟一个4X5的颜色矩阵，通过直接修改矩阵中的值来观察图片的效果：

首先创建4X5的矩阵，通过GridLayout进行布局，动态添加20个EditText：

<GridLayout
android:id="@+id/group"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="0dp"
android:layout_weight="3"
android:columnCount="5"
android:rowCount="4">
</GridLayout>

动态创建EditText，添加到GridLayout并初始化矩阵的代码如下所示：

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_color_matrix);
bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),
R.mipmap.image_test1);
mImageView = (ImageView) findViewById(R.id.imageview);
mGroup = (GridLayout) findViewById(R.id.group);
mImageView.setImageBitmap(bitmap);

mGroup.post(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 获取宽高信息
mEtWidth = mGroup.getWidth() / 5;
mEtHeight = mGroup.getHeight() / 4;
addEts();
initMatrix();
}
});
}

// 添加EditText
private void addEts() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
EditText editText = new EditText(ColorMatrix.this);
mEts[i] = editText;
mGroup.addView(editText, mEtWidth, mEtHeight);
}
}

// 初始化颜色矩阵为初始状态
private void initMatrix() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
if (i % 6 == 0) {
mEts[i].setText(String.valueOf(1));
} else {
mEts[i].setText(String.valueOf(0));
}
}
}

需要注意的是，无法直接在onCreate()方法中获得试图的宽高值,所以通过View的post方法,在视图创建完毕后获得其宽高值。

接下来需要获得修改后的EditText的值，并将矩阵值设置给颜色矩阵，在Android中使用一个一维数组来保存20个矩阵值，并通过ColorMatrix的set方法，将一个一维数组转化为ColorMatrix，代码如下所示：

// 获取矩阵值
private void getMatrix() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
mColorMatrix[i] = Float.valueOf(
mEts[i].getText().toString());
}
}

// 将矩阵值设置到图像
private void setImageMatrix() {
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(
bitmap.getWidth(),
bitmap.getHeight(),
Bitmap.Config.ARGB_8888);
android.graphics.ColorMatrix colorMatrix =
new android.graphics.ColorMatrix();
colorMatrix.set(mColorMatrix);

Canvas canvas = new Canvas(bmp);
Paint paint = new Paint();
paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix));
canvas.drawBitmap(bitmap, 0, 0, paint);
mImageView.setImageBitmap(bmp);
}

设置好两个按钮的点击事件即可，一个是将现有矩阵作用到图像，另一个是将现有矩阵恢复到初始矩阵状态。再作用到图像，即还原图像，代码如下所示：

// 作用矩阵效果
public void btnChange(View view) {
getMatrix();
setImageMatrix();
}

// 重置矩阵效果
public void btnReset(View view) {
initMatrix();
getMatrix();
setImageMatrix();
}

下面利用这个模拟矩阵来验证一下前面颜色矩阵的理论分析，分别设置偏移量和系数，效果如下：

常用图像颜色矩阵处理效果

下买你展示一些比较经典、常用的颜色处理效果对应的颜色矩阵

灰度效果

0.33, 0.59, 0.11, 0, 0,
0.33, 0.59, 0.11, 0, 0,
0.33, 0.59, 0.11, 0, 0,
0,    0,    0,    1, 0,

图像反转

-1, 0, 0, 0, 0,
0, -1, 0, 0, 0,
0,  0, -1, 0, 0,
0,  0, 0，1, 0,

怀旧效果

0.393, 0.769, 0.189, 0, 0,
0.349, 0.686, 0.168, 0, 0,
0.272, 0.534, 0.131, 0, 0,
0,     0,     0，    1, 0,

去色效果

1.5, 1.5, 1.5, 0, -1,
1.5, 1.5, 1.5, 0, -1,
1.5, 1.5, 1.5, 0, -1,
0,   0,   0，  1,  0,

高饱和度

1.438, -0.122, -0.016, 0, -0.03,
-0.062, 1.378, -0.016, 0, -0.05,
-0.062,-0.122, 1.483,  0, -0.02,
0,      0,     0，     1,  0,

像素点分析

想要更加精确的处理图像, 可以通过改变每个像素点的具体ARGB值，来达到处理一张图像效果的目的。但要注意的是，传递进来的原始图片是不能修改的(mutable)，一般根据原始图片生成一张新的图片来修改。

在Android中，系统提供了Bitmap.getPixels()方法来帮我们提取整个Bitmap中的像素点，并保存到一个数组中，该方法如下所示：

bitmap.getPixels(pixels,offset,stride,x,y,width,height)

参数含义如下：

pixels——接收位图颜色值的int[] 数组

offset——写入到pixels[]中的第一个像素索引值

stride——pixels[]中的行间距,用来表示pixels[]数组中每行的像素个数

x——从位图中读取的第一个像素的x坐标值

y——从位图中读取的第一个像素的y坐标值

width——从每一行中读取的像素宽度

- height——读取的行数

通常情况下，可以使用如下代码：

bitmap.getPixels(oldPx, 0, bm.getWidth(), 0, 0, width, height);

接下来，就可以获取到每个像素具体的ARGB值了，代码如下所示：

color = oldPx[i];
r = Color.red(color);
g = Color.green(color);
b = Color.blue(color);
a = Color.alpha(color);

当获取到具体的颜色值之后，就可以通过相应的算法来修改它的ARGB值，从而来重构一张新的图像，例如进行如下处理：

r1 = (int) (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
g1 = (int) (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
b1 = (int) (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);

再通过如下所示代码将新的RGBA值合成像素点：

newPx[i] = Color.argb(a, r1, g1, b1);

最后将处理之后的像素点数组重新set给Bitmap。从而达到图像处理的目的：

bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);

常用图像像素点处理效果

底片效果

若存在ABC 3个像素点，要求B点对应的底片效果算法，代码如下：

B.r = 255 - B.r;
B.g = 255 - B.g;
B.b = 255 - B.b;

实现代码如下：

public static Bitmap handleImageNegative(Bitmap bm) {
int width = bm.getWidth();
int height = bm.getHeight();
int color;
int r, g, b, a;

Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height
, Bitmap.Config.ARGB_8888);

int[] oldPx = new int[width * height];
int[] newPx = new int[width * height];
bm.getPixels(oldPx, 0, width, 0, 0, width, height);

for (int i = 0; i < width * height; i++) {
color = oldPx[i];
r = Color.red(color);
g = Color.green(color);
b = Color.blue(color);
a = Color.alpha(color);

r = 255 - r;
g = 255 - g;
b = 255 - b;

if (r > 255) {
r = 255;
} else if (r < 0) {
r = 0;
}
if (g > 255) {
g = 255;
} else if (g < 0) {
g = 0;
}
if (b > 255) {
b = 255;
} else if (b < 0) {
b = 0;
}
newPx[i] = Color.argb(a, r, g, b);
}
bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
return bmp;
}

老照片效果

求某像素点的老照片效果算法，代码如下：

bm.getPixels(oldPx, 0, bm.getWidth(), 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
color = oldPx[i];
a = Color.alpha(color);
r = Color.red(color);
g = Color.green(color);
b = Color.blue(color);

r1 = (int) (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
g1 = (int) (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
b1 = (int) (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);

if (r1 > 255) {
r1 = 255;
}
if (g1 > 255) {
g1 = 255;
}
if (b1 > 255) {
b1 = 255;
}

newPx[i] = Color.argb(a, r1, g1, b1);
}

浮雕效果

若存在ABC 3个像素点,要求B点对应的浮雕效果算法，代码如下：

for (int i = 1; i < width * height; i++) {
colorBefore = oldPx[i - 1];
a = Color.alpha(colorBefore);
r = Color.red(colorBefore);
g = Color.green(colorBefore);
b = Color.blue(colorBefore);

color = oldPx[i];
r1 = Color.red(color);
g1 = Color.green(color);
b1 = Color.blue(color);

r = r - r1 + 127;
g = g - g1 + 127;
b = b - b1 + 127;
if (r > 255) {
r = 255;
}
if (g > 255) {
g = 255;
}
if (b > 255) {
b = 255;
}
newPx[i] = Color.argb(a, r, g, b);
}

效果如下所示:



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