一、软件设计的基本原理和采用的主要方法(算法)与技术
算法：图像读入后，把数据放到数组中去。
灰度化用的是最终像素=0.3*R+0.59*B+0.11*G这个公式
反色使用255减去原像素得到最终像素
怀旧效果用的是0.393*R+0.769*G+0.189*B
高斯模糊用的是矩阵的卷积远算，算子是1/16{1,2,1,2,4,2,1,2,1},高斯模糊在模糊的同时有考虑每个像素的比重，所以边缘得以保留下来。
拉普拉斯用的3*3的算子，{1,1,1,1-8,1,1,1,1}
素描效果的实现参考了ps中的图层，第一个图层是灰度图，第二个图层是灰度图反相，然后用最小值滤波，最后是两个图层叠加。
图层的叠加，以灰度图为基色，处理过的图层为混合色，结果色=基色+基色*混合色/(255-混合色)，最终会使基色图朝变亮的方向发展，对比度增加。
四、实现的过程与步骤
(用visio画出软件架构并解释)
五、遇到的困难与获得的主要成果
困难：Android平台的Bitmap的一些特性不太熟悉，Bitmap在内存中的存贮格式不太清楚，以及canvas的一些属性和ColorMatrix第一次接触。
主要成果:Bitmap加深了了解，Android平台绘图的基础知识有了一个大概的全貌，细节方面还要查api。
六、测试与运行记录
测试效果、结果
左边是ps上做的效果，右边是我的软件实现的效果。
七、结果分析与小结
开发任务基本上达到，图像处理的基础算法有了一个比较深入的了解，特别是大概实现了图像素描的算法，滤镜开发的基础算法也比较熟悉了，总的来说，收获很大。
八、附录（软件配置、含注释的程序模块核心代码）
public staticBitmap oldbmp(Bitmap bmp){
intwidth=bmp.getWidth();
intheight=bmp.getHeight();
Config config=bmp.getConfig();
Bitmap bitmap=bmp.createBitmap(width, height,Bitmap.Config.RGB_565);//创建一个新的bitmap
intpixColor;
intpixR,pixG,pixb;
intnewColor;
intnewr,newg,newb;
int[]pixs=new int[width*height];
bmp.getPixels(pixs, 0, width, 0, 0, width,height);//把bitmap中的像素提取到pixs数组中去
for(int i=0;i<height;i++){
for(int j=0;j<width;j++){
pixColor=pixs[i*width+j];//分别得到rgb三个通道
pixR=Color.red(pixColor);
pixG=Color.green(pixColor);
pixb=Color.blue(pixColor);
newr=(int)(0.393 * pixR + 0.769 * pixG + 0.189* pixb);//怀旧效果的公式
newb=(int)(0.272* pixR + 0.534 * pixG + 0.131 * pixb);
newg=(int)(0.349 * pixR + 0.686 * pixG + 0.168* pixb);
newColor=Color.argb(255, newr>255?255:newr,newg>255?255:newg, newb>255?255:newb);
pixs[i*width+j]=newColor;
}
}
bitmap.setPixels(pixs, 0, width, 0, 0, width,height);
return bitmap;
}
public staticBitmap gray(Bitmap bmp){
int width=bmp.getWidth();
int height=bmp.getHeight();
Bitmap bitmap=bmp.createBitmap(width, height,Bitmap.Config.RGB_565);
Canvas canvas=new Canvas(bitmap);//创建一个画布
Paintpaint=new Paint();//创建一个画笔
float[] data={(float) 0.3,(float) 0.59,(float)0.11,0,0,(float) 0.3,(float) 0.59,(float) 0.11,0,0,(float) 0.3,(float)0.59,(float) 0.11,0,0,(float) 0.3,(float) 0.59,(float) 0.11,0,0};//灰度图的颜色过滤矩阵
ColorMatrix coma=new ColorMatrix(data);//以data为参数创建颜色过滤矩阵
ColorMatrixColorFilter filter=new ColorMatrixColorFilter(coma);//颜色过滤器
paint.setColorFilter(filter);
canvas.drawBitmap(bmp, 0, 0, paint);/在绘制bitmap
return bitmap;
}
for(inti=1;i<height-1;i++){
for(intj=1;j<width-1;j++){
count=0;
newr=newg=newb=0;
for(int m=-1;m<2;m++){//高斯模糊的算法,3*3矩阵，用的算子是算子是1/16{1,2,1,2,4,2,1,2,1},高斯模糊在模糊的同时有考虑每个像素的比重，所以边缘得以保留下来
for(int n=-1;n<2;n++){
pixColor=pixs[(i+m)*width+j+n];
r=Color.red(pixColor);
g=Color.green(pixColor);
b=Color.blue(pixColor);
newr+=r*data[count];//3*3矩阵每一个像素分别相乘
newb+=b*data[count];
newg+=g*data[count];
count++;
}
}
//temp=(int)sum;
newr/=size;//除以16
newb/=size;
newg/=size;
newr=Math.min(255, Math.max(0, newr));
newg=Math.min(255, Math.max(0, newg));
newb=Math.min(255, Math.max(0, newb));
temp=Color.argb(255, newr, newg, newb);
newpixs[i*width+j]=temp;
for(inti=1;i<height-1;i++){
for(int j=1;j<width-1;j++){
temp=255;
for(intm=-1;m<2;m++){
for(int n=-1;n<2;n++){//最小值滤波，3*3矩阵中的最小值
pixcolor=pixs[(i+m)*width+j+n];
temp=temp>=pixcolor?pixcolor:temp;
}
}
newpixs[i*width+j]=temp;
}
}
int[]Cdata=new int[width*height];//原像素
int[]fdata=new int[width*height];//反色的像素
int[]temp=new int[width*height];
bmp.getPixels(Cdata,0, width, 0, 0, width, height);
for(inti=0;i<height;i++){
for(int j=0;j<width;j++){
pixColor=Cdata[i*width+j];//原像素
r=Color.red(pixColor);
g=Color.green(pixColor);
b=Color.blue(pixColor);
nr=255-r;//变反
nb=255-b;
ng=255-g;
newColor=Color.argb(255, nr, ng, nb);
fdata[i*width+j]=newColor;
}
}
int minColor;
inttempr,tempb,tempg;
for(inti=1;i<height-1;i++){
for(int j=1;j<width-1;j++){
tempr=tempb=tempg=255;
for(intm=-1;m<2;m++){
for(int n=-1;n<2;n++){
//反色像素用最小值滤波
pixColor=fdata[(i+m)*width+j+n];
r=Color.red(pixColor);
g=Color.green(pixColor);
b=Color.blue(pixColor);
tempr=r>tempr?tempr:r;
tempg=g>tempg?tempg:g;
tempb=b>tempb?tempb:b;
//反色像素用最小值滤波
}
}
pixColor=Cdata[i*width+j];
r=Color.red(pixColor);
g=Color.green(pixColor);
b=Color.blue(pixColor);
//原图像与反色并且最小值滤波的图像图层叠加，用颜色减淡模式
tempr=(int) (r+r*tempr/(256-tempr));
endr=tempr>=255?255:tempr;//颜色减淡的模式，结果色=基色+基色*混合色/（255—混合色）
图层的叠加，以灰度图为基色，处理过的图层为混合色，结果色=基色+基色*混合色/(255-混合色)，最终会使基色图朝变亮的方向发展，对比度增加。
tempg=(int)(g+g*tempg/(256-tempg));
endg=tempg>=255?255:tempg;
tempb=(int)(b+b*tempb/(256-tempb));
endb=tempb>=255?255:tempb;
minColor=Color.argb(255,endr, endg, endb);
temp[i*width+j]=minColor;
//min[Color=Color.argb(255,, green, blue)
}
}