Interesting/ANDROID | Posted by hyena0 2008. 12. 2. 01:23

[안드로이드] 엠보싱 바로잡기





[Android] 엠보싱효과 바로잡기

이전 포스팅에서 보여주었던 마스크 처리부분에서 엠보싱효과와 샤프닝은 잘못된 결과라는 것을 알게 되었다.
그 이유는 안드로이드에서 제공되는 색의 처리방법이 aRGB라는 방식인데 a는 투명도를 의미하고, R은 적색, G는 녹색, B는 파란색을 의미한다. 색의 값은 16진수로 0xAARRGGBB 가 되고 예로 100%불투명한 적색이라고 하면 0x00FF0000 이 된다. 마스크 방식으로 한 픽셀에 대해 계산하려면 RGB에 대해 각각 처리를 해야 한다. 하지만 기존의 코드에서는 aRGB 값 자체를 계산했기 때문에 거칠은 영상이 만들어졌다.

아래의 수정된 코드로 나온 결과값을 한번 살펴보자.

private int[] maskColors(Bitmap bitmapO) {
     int W,H,ST;
     int orgColor=0;
     int greenColor=0;
     //get Height and Width
     H=bitmapO.getHeight();
     W=bitmapO.getWidth();
     ST = W;
          
     int[] colors = new int[ST * H];
     int avrColor=0;
     //embossing
     //45도  {0,0,-1,0,0,0,1,0,0}
     //90도  {0,-1,0,0,0,0,0,1,0}
     //135도{-1,0,0,0,0,0,0,0,1}
     
      
     int[] masks = {0,0,-1,0,0,0,1,0,};
     //Mask height, width
     int Mh = 3; int Mw =3;
     int var =0;//MASK 계산될 색의 픽셀값
                
     //get bitmap color
        for (int y = 0; y < H; y++) {
            for (int x = 0; x < W; x++) {
             orgColor = bitmapO.getPixel(x, y);
             greenColor = 0x0000FF00 & orgColor; // 녹색에 해당하는 부분을 처리
             greenColor = greenColor>>8; // 마스크 처리를 위해 8비트를 시프트한다.
             colors[y * ST + x] = greenColor;            }
        }
      //calc. average value of colors
     for (int i=0;i<H*W;i++){
      avrColor += colors[i];
     }
     avrColor /= H*W;
     //mask the color
     //i는 계산될 높이 계산될 폭만큼의 반복범위임

     for (int i=0;i<(H-Mh)*(W-Mw);i++){
      
       //mask 계산
        var = colors[i]*masks[0]      + colors[i+1]*masks[1]      + colors[i+2]*masks[2]
             +colors[W+i]*masks[3]    + colors[W+i+1]*masks[4]    + colors[W+i+2]*masks[5]
             +colors[(W+1)+i]*masks[6]+ colors[(W+1)+i+1]*masks[7]+ colors[(W+1)+i+2]*masks[8];
        
        var +=avrColor; //평균값을 더한다.
        colors[i]=var;
        var =0;//var 초기화       
     }
     
     //aRGB 형태로 다시 저장
        for (int y = 0; y < H; y++) {
            for (int x = 0; x < W; x++) {
             greenColor = colors[y * ST + x];
             greenColor = greenColor<<8;
             greenColor = 0x0000FF00 & greenColor;             
             colors[y * ST + x] = greenColor;
            }
        }
      return colors;
    }

이렇게 처리한 결과는 아래와 같이 엠보싱효과를 보인다. 이전 포스팅 결과와 확연한 차이를 보인다.

//45도  {0,0,-1,0,0,0,1,0,0}

//90도  {0,-1,0,0,0,0,0,1,0}

//135도{-1,0,0,0,0,0,0,0,1}



[안드로이드] 이미지 마스크 처리 - 샤프닝 효과

엠보싱 효과에 이어 샤프닝 효과를 시험해 보았다. 소스코드는 이전과 동일하고 마스크의 형태만 변경해 보았는데, 결과는 만족스럽지 못하다. 이 결과를 보면 엠보싱효과도 정확한 결과 값이 아니라는 것을 추측할 수 있다. 샤프닝한 결과가 이미지에 외곽선이 뚜렷하게 나와야 하나, 다른 색상레벨까지 변형되어 있다는 것을 볼 수 있는데, 이것은 계산된 값이 부정확하다는 증거다.

비트맵이 int 형으로 표현되고 있고, 이 부분을 그대로 처리하다보니 이런 문제가 발생하는 것같은데, 수정을 좀 해봐야 할 것같다.

시험한 샤프닝 마스크
//{1,-2,1,-2,5,-2,1,-2,1}

//{0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0}

//{-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1}














[Android] 이미지 마스크 처리 - 엠보싱 효과

사진을 표시하는 예제는 앞에서 해보았다.

이 예제를 바탕으로 마스크 처리를 통해 이미지가 어떻게 변화되는지, 어떻게 처리할 것인지 고민해 보려고 한다.

앞서 봤듯이 안드로이드에서 BMP 처리가 1차원 배열로 되어 있으므로 평면 계산을 2차원으로 바꾸어도 되지만, 시간지연이 많이 발생하므로 1차원을 2차원으로 고려하여 미리 계산해 수식을 만들어 놓고 프로세싱되도록 구현하였다.

자세한 내용은 다음 포스팅에 하기로 하고 주요 코드는 아래와 같다.

private int[] maskColors(Bitmap bitmapO) {
     int W,H,ST;
     //get Height and Width
     H=bitmapO.getHeight();
     W=bitmapO.getWidth();
     ST = W;
     int[] colors = new int[ST * H];
     int avrColor=0;
     //embossing 효과
     //45도  {0,0,-1,0,0,0,1,0,0}
     //90도  {0,-1,0,0,0,0,0,1,0}
     //135도{-1,0,0,0,0,0,0,0,1}

     int[] masks = {-1,0,0,0,0,0,0,0,1};
     //Mask height, width
     int Mh = 3; int Mw =3;
     int var =0;//MASK 계산될 색의 픽셀값
            
     //get bitmap color
        for (int y = 0; y < H; y++) {
            for (int x = 0; x < W; x++) {
             colors[y * ST + x] = bitmapO.getPixel(x, y);
            }
        }
      //calc. average value of colors
     for (int i=0;i<H*W;i++){
      avrColor += colors[i];
     }
     avrColor /= H*W;
     //mask the color
     //i는 계산될 높이 계산될 폭만큼의 반복범위임
     for (int i=0;i<(H-Mh)*(W-Mw);i++){      
       //mask 계산
        var = colors[i]*masks[0]      + colors[i+1]*masks[1]      + colors[i+2]*masks[2]
             +colors[W+i]*masks[3]    + colors[W+i+1]*masks[4]    + colors[W+i+2]*masks[5]
             +colors[(W+1)+i]*masks[6]+ colors[(W+1)+i+1]*masks[7]+ colors[(W+1)+i+2]*masks[8];
        var +=avrColor; //마스크 값에 색의 평균값을 더함
        colors[i]=var; //계산된 마스크 값을 픽셀값으로 저장함
        var =0;//var 초기화       
     }
      return colors;
    }

해당 maskColors 함수를 Activity에서 호출하여 BMP 객체를 생성하여 넣어주면 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.
<<135도 엠보싱>>

<<90도 엠보싱>>

<<45도 엠보싱>>