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https://github.com/ly85206559/recursiveBlur

對圖像模糊的算法主要分為兩種
1.均值模糊（Box blur）
2.高斯模糊

這里使用了高斯模糊算法

高斯模糊的優(yōu)化算法也有很多
這里的優(yōu)化主要有兩方面
1.針對傳統(tǒng)的高斯模糊進(jìn)行降維計算（這里主要是基于二維高斯模糊可以轉(zhuǎn)換成兩個一維高斯模糊計算）
2.采用遞歸高斯模糊（這種算法與模糊半徑無關(guān)，所以時間復(fù)雜度緊與圖片像素有關(guān)）

這里實現(xiàn)了這兩種模糊算法，并且比較了這兩種模糊算法的耗時，模糊效果

上圖:分別模糊半徑為3,10,25，對比耗時（圖片的分辨率是216*284）

模糊半徑為3.jpg

模糊半徑為10.jpg

模糊半徑為25.jpg

可以看出遞歸高斯模糊的耗時跟模糊半徑無關(guān)，耗時也很短，不過看模糊效果跟傳統(tǒng)高斯模糊還是有點區(qū)別，項目中使用也比較簡單

//傳統(tǒng)高斯模糊調(diào)用方法
public static Bitmap gaussBlurNatively(Bitmap original, int radius, boolean canReuseInBitmap)
//遞歸高斯模糊調(diào)用方法
public static Bitmap recursiveBlurNatively(Bitmap original, int radius, boolean canReuseInBitmap)

JNI部分的代碼是用的C，至于高斯模糊和遞歸高斯模糊的具體公式，網(wǎng)上有很多參考，這里主要是對android的一層封裝和算法的一些優(yōu)化