Photoshop 油畫效果濾鏡
- 高洛峰原創
- 2017-02-18 13:33:162470瀏覽
本濾鏡是我採用PS SDK 開發而成，而濾鏡的演算法具體是由誰提出的可能不詳，我是參考了FilterExplorer 的源碼（VC 6），本演算法的主要參考來源是該專案中的Filters.cpp, 作者是Jason Waltman (18, April, 2001) 。另國內另一個用C#語言編寫的軟體 PhotoSprite （Version 3.0 ，2006，由 聯駿 編寫）其中的油畫濾鏡的演算法應該也是引用自了前者（或其他同源程式碼）。在研究此濾鏡演算法時，我主要參考的是前者的 C++ 程式碼，本文對此演算法的概念性描述屬於我的理解和解讀。但該演算法的效率並不高，我將該演算法的效率大大提高，關於模板尺寸的時間複雜度從O ( n^2 ) 改進為線性複雜度O ( n )，關於像素數量的複雜度的常數係數大幅減小，對相同測試樣本（某個1920 * 1200 像素RGB 影像）相同參數的處理速度從大約35 秒降低到大約3 秒，處理速度大概提高到10 ~ 12倍左右（粗略估算）。
本文主要是發布 Photoshop 油畫效果濾鏡（OilPaint）。演算法並非我提出，可以參考本文的參考資料。該濾鏡在用 C# 開發的國產軟體 PhotoSprite 中可以看到。 2010 年曾有人請求我幫忙開發該濾鏡，現在我花了大概幾天時間將其開發出來並免費提供。
（1）對油畫濾鏡的演算法的概念性描述
這是我透過閱讀 FilterExplorer 原始碼後所理解的。此濾鏡有兩個參數，一個是模板半徑（radius），則模板尺寸是（radius * 2 + 1）*（radius * 2 + 1）大小，也就是以當前像素為中心，向外擴展radius 個像素的矩形區域，作為一個搜尋範圍，我們暫時將它稱為「模板」（實際上該演算法並不是例如高斯模糊，自定濾鏡那種標準模板法，僅僅是處理過程類似，因此我才能實現稍後介紹的優化）。
另一個參數是光滑度（smoothness），實際上他是灰度桶的個數。我們假設把像素的灰階/亮度（ 0 ~ 255 ）均勻的分成smoothness 個區間，則每個區間我們在此稱它為一個桶（bucket），這樣我們就有很多個桶，暫時稱之為桶陣列（buckets）。
此演算法遍歷圖上的每個像素，針對當前位置(x, y) 像素，將模板範圍內的所有像素灰度化，即把圖像變成灰度圖像，然後把像素值進一步離散化，即根據像素的灰度落入的區間，把模板內的像素依序投入到對應的桶子中。然後從這些桶子中找到一個落入像素個數最多的桶，並對該桶中的所有像素求出顏色平均值，作為位置 (x, y) 的結果值。
上面的演算法描述，用下面的示意圖來表示。中間的影像是從原圖灰度化+離散化（相當於 Photoshop 中的色調分離）的結果，小方框表示的是模板。下方表示的是桶陣列（8 個桶，即把0~255的灰階值離散化成 8 個區間段）。
（2）對完成的生活程式碼的效率的改善濾中並不難，我大概花了1 ~ 2 天的業餘時間就基本調試成功了。但是在閱讀老外的源碼時，我明顯感覺到原有程式碼的效率不夠高。此演算法遍歷一次影像即可完成，對每個像素的處理是常數時間，因此針對像素數量（影像長度*影像寬度）是O（n）複雜度，但是原有程式碼的常係數較大，例如，每次計算像素結果時，都要重新計算模板範圍內像素的灰度，並把它投入桶中，實際上造成大量的重複性計算。
2.1 為此，我的第一個改進是在PS 中把當前的整個圖像貼片進行灰度化並離散化（投入桶中），這樣在用模板遍歷貼片時，就不需要重複性的計算灰階並離散化了。這樣大概把演算法的運行速度提高了一倍左右（針對某個樣本，處理速度從20多秒提高到10秒左右）。
2.2 但這樣對速度的增加仍不夠顯著。因此我進行另一項更重要的最佳化，即把針對模板尺寸的複雜度從平方降到線性複雜度。這個依據是，考慮模板在目前行間從左向右逐格移動，模板中部像素（相鄰兩個模板的交集）在結果中的統計資料是不變的。只有最左側一列移出模板，最右側一列進入模板，因此我們在遍歷圖像時就不必管模板中部像素，只需要處理模板的兩個邊緣即可。如下圖所示（半徑為2，模板尺寸是 5 * 5 像素）：
當到達貼片右側邊緣時，我們不是類似回車換行那樣重新復位到行首，而是把模板向下移動一行，進入下一條尾部，然後再向左平移，這樣一個模板的行進軌跡就成為一個蛇形迂迴步進的軌跡。當這樣改進以後，我們遍歷像素的時候就只需要處理模板的兩個邊緣像素。這樣，就把針對模板尺寸（參數中的半徑）從O（n^2）降低到O（n），從而使該演算法的運算速度大大提高，結合優化2.1 ，最終使演算法的運算速度大概提高了11 倍（該數值只是粗略估算，未經過大量樣本測試），優化後的演算法對大圖像的處理時間也是變得可以接受的。
【注意】我能做到這樣的優化的原因是該濾鏡算法並不是標準的模板算法，它的本質是求模板範圍內的統計信息，即結果和像素的模板坐標無關。這就好像是我們想得到某個局部範圍的人口數，男女比例等資訊一樣。因此我們按以上方法進行優化。
模板移動的軌跡是蛇形迂迴步進，例如：
→ → → → → → →
↓
← ← ← ← ← ← ←
↓
→ → ...
下面我將給出本濾鏡的核心演算法的程式碼，位於algorithm.cpp 中的全部程式碼：
2.3 原有代碼對半徑的範圍限制是（1 ~ 5），由於我優化了程式碼，所以我把半徑的區間可以大大提高，我把半徑設定到100 時我發現半徑太大沒什麼意義，因為基本上已經看不出原圖是什麼了。 
為了改進該問題，不影響UI 執行緒完成執行緒在完成的處理縮圖時略圖對話方塊更新其視圖。當拖曳 Trackbar 時，UI 執行緒會以很快的頻率收到控制項通知，好像「浪湧」一樣，這要求後續到達的 UI 事件能讓正在執行的執行緒任務很快的中途中止並退出。
我把濾鏡演算法提取出來作為一個共享的函數，這樣濾鏡的實際處理和更新縮圖可以共享這個函數。在 PS 實際呼叫濾鏡，以及更新縮圖期間，實際上都要求濾鏡演算法定期偵測「任務取消」事件。例如，當 PS 呼叫濾鏡時，如果使用者按下 ESC 鍵，就會立即放棄一個比較耗時的濾鏡操作。在更新縮圖時，如果發生 UI 事件的突波，同樣要求處理執行緒能夠迅速中止。
在濾鏡的核心演算法函數中，我定期檢測「任務取消」事件，由於在PS 呼叫濾鏡時的測試取消和更新縮圖時測試取消的方法不同，因此在濾鏡演算法函數中，我增加了一個回呼函數參數（TestAbortProc）。這樣，在PS 呼叫濾鏡實際處理時，使用的是PS 內建的回調函數去偵測取消事件，在更新對話框的縮圖時，我用自己提供的一個回調函數來偵測取消事件（該函數偵測一個布爾變數來獲知是否有新的UI 事件等待處理）。
縮圖的處理，我使用的是單線程。即每個新的UI 事件到來時，都要檢測縮圖處理線程是否正在運行，如果是，我置有新的UI 事件的標記，然後等待線程退出，等上一個線程退出後我才會啟動新的線程，這樣處理縮圖的線程永遠只有一個，而不會在UI 事件連續到來時開啟過多的線程，這樣做的好處是邏輯清晰，容易控制，不會讓我們陷入線程太多無法維護的麻煩之中。缺點是，儘管線程定期檢測取消事件，但線程中止還是需要少量時間的，這導致UI 線程依然可能存在微小的“停頓感”，但它是微不足道的，比起在UI 線程裡來更新縮圖已取得本質的提升。
改進以後，可以用很快的速度拖曳參數對話框上的兩個滑竿，儘管這個濾鏡核心演算法的運算量較大，但我們能看到，參數對話框依然具有流暢的響應。
（4）縮圖的縮放和平移功能
其實不管縮放圖還是平移，更新縮放的資料本身並不難圖。難點主要在縮圖的平移，因為涉及滑鼠交互，這需要非常紮實的 windows 程式設計技巧和對 windows 程式底層機制的理解。
縮圖的拖曳有以下兩種方式：
4.1 直接拖曳結果圖片。
這又分為兩種方法。其一是比較完美的拖曳效果，但以浪費一定空間和時間為代價，編碼也具有一定挑戰性。即把縮圖的輸入資料外擴成 9 倍大小，並在記憶體中得到結果圖。顯示的時候僅僅顯示的是結果圖的中央部分。拖曳時，縮圖中不會出現空白部分。
另一種方法是在拖曳時把當前結果圖進行快照（截圖），然後拖曳時，僅僅把截圖結果貼到螢幕對應位置上。這樣的效率較高，但缺點是拖曳時能看到縮圖旁邊有空白部分。這種方法常用語更新視圖的成本較大的情況，例如向量圖繪製等。我在這個濾鏡中實現的方法屬於這種方法。
4.2 拖曳圖片為原始輸入圖片。
即拖曳時，使用的圖片是原始數據，而不是結果圖片，這也是降低更新數據成本的一種折中方式。例如在 Photoshop 內建的濾鏡高斯模糊中，就是採用這種方法。當拖曳縮圖時，顯示的縮圖是原圖，僅在滑鼠釋放以後，才顯示成預覽效果。這樣做是比較經濟且有效的。因為我們要求原始資料的成本不高，但用濾鏡處理一次縮圖的成本較高。
這裡額外提一點技術上的細節，要注意，由於鼠標可能移動到客戶區以外（成為負數），這時不能直接使用LOWORD ( lParam ) 和HIWORD ( lParam ) 去獲得客戶區坐標（因為WORD是無符號數），使用前應該它們轉換成有符號數（short）。正確的方法是使用 windowsx.h 頭檔中的巨集：GET_X_LPARAM 和 GET_Y_LPARAM。
（5）此濾鏡的下載連接（附件中含有我寫的PS 插件安裝工具，可簡化用戶安裝）
插件 [該插件最近
//我開發的PS 插件最新合集（含ICO，OilPaint，DrawTable 等）
http://files.cnblogs.com/hoodlum1980/P〜3/P〜. 安裝後並重啟Photoshop 以後：
在菜單：濾鏡- hoodlum1980 - OilPaint 中呼叫此濾鏡。
在選單：幫助 - 關於增效工具 - OilPaint... 中可以看到關於對話框（和我開發的 ICO 文件格式插件的關於對話框的外觀幾乎一致）。
在選單：幫助 - 系統資訊 中可以看到「OilPaint」一項是否已載入及其版本資訊。
（6）一些不太重要的補充說明
6.1 我採用的輸出貼片大小是128 *Photo 128 6.1 我採用的輸出貼片大小是128 *Photoshop 128*28 上的像素。的每一次步進表示完成了一個輸出貼片。輸入貼片通常大於等於輸出貼片，輸入貼片大小和濾鏡參數中的半徑是相關的（在四個方向上向外擴模板半徑的像素距離）。
6.2 在濾鏡核心演算法中，為了提高對取消事件的靈敏度，在當前行中我每處理16個像素就檢測一次取消（行中像素索引 & 0x0F == 0x0F）。在每行處理結束後（列循環中）也偵測一次取消。但這個檢測頻率略顯過於頻繁了，過於頻繁可能會增加函數呼叫的成本開銷。
6.3 採用相同影像，相同參數，我對我的濾鏡，FilterExplorer，PhotoSprite 三種軟體分別處理，然後再在 Photoshop 中比較。由於我的演算法是參考 FilterExplorer 的源碼，並在它的演算法上改進而來，因此我的演算法和 FilterExplorer 是等效的，只是效率更高，因此結果完全相同。但我的濾鏡以及FilterExplorer的結果，同 PhotoSprite 相比較整體效果非常接近，但結果有細微的不同。我查看了下 PhotoSprite 的程式碼發現，這是在圖像灰度化的演算法的差異造成的（當我把 PhotoSprite 的灰度化演算法調整為和 FilterExplorer 中相同後，處理結果就變成相同了）。
在PhotoSprite 中，對像素灰度化所採用的方法是：
gray = ( byte ) ( ( 19661 * R + 38666 * G + 7209 ． 在 FilterExplorer / 我開發的濾鏡中，對像素灰階化所採用的方法是：
（7）參考資料
7.1 FilterExplorer 原始碼。
7.2 Photoshop 6.0 SDK Documents。
7.3 FillRed 和 IcoFormat 插件原始碼，by hoodlum1980（ myself ）。
（8）修正歷史
8.01 [H] 固定記憶體的空間在「空間化」中，分配灰階圖大小的記憶體大小時，修復空間錯誤的記憶體在空間化時，分配錯誤。大小）的BUG。此 BUG 容易在以下條件下被觸發：文件尺寸太小，或半徑參數很小且光滑度參數很大，這些因素可能導致某個貼片過小。這時由於灰階桶空間的分配小於實際需求的大小，則可能後續程式碼發生記憶體越界，進而使 PS 進程意外終止。 2011-1-19 19:01。
8.02 [M] 新增縮圖縮放按鈕和功能，且優化了放大縮小按鈕處理時的程式碼，降低放大縮小時的閃爍感。 2011-1-19 19:06。
8.03 [M] 新增縮圖滑鼠拖曳功能，且進一步調整了程式碼，使縮圖矩形固定下來，完全避免了縮放時的閃爍。 2011-1-19 23:50。
8.04 [L] 新增功能，當滑鼠移到縮圖上和進行拖曳時，遊標變成伸開/抓住的手形。這是透過呼叫 PS 中的 Suite PEA UI Hooks suite 中的函數來實現的，即在縮圖上看到的是 PS 內部的遊標。 2011-1-20 1:23。
8.05 [M] 修正在參數對話框上點選放大，縮小按鈕時，半徑參數折算的不正確的 BUG。此 BUG 使點擊放大縮小按鈕後，縮圖的顯示不準。 2011-1-20 1:55。
8.06 [L] 把關於對話框上的網址連結調整為 SysLink 控件，這樣可以大大簡化關於對話框的視窗過程程式碼。 2011-1-20 18:12。
8.07 [L] 更新插件安裝輔助工具，使它可以一次安裝多個插件。 2011-1-20 21:15。
8.08 [L] 由於縮放縮圖時計算有誤差（原因不詳，可能是因為浮點運算誤差），可能會使靠近邊緣的右下角影像無法平移到縮圖視圖中，因此對平移範圍新增誤差緩衝。 2011-1-27。
8.09 [L] 美化：把濾鏡參數對話框的放大縮小按鈕，改為使用 DirectUI 技術實現（新增一個類 CImgButton），其介面效果比用原始按鈕控制更好。 2011-2-14。
8.10 [M] 性能：調整了插件在參數對話框時，調節半徑和光滑度參數的滑竿的交互性能。 2013-4-1。
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