深入解析Woltapp/BlurHash图像模糊算法实现

深入解析Woltapp/BlurHash图像模糊算法实现

blurhash A very compact representation of a placeholder for an image. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blurhash

概述

BlurHash是一种用于生成图像模糊占位符的算法，它通过提取图像的关键特征信息并编码成短字符串，可以在加载高清图像前快速展示模糊预览效果。本文将深入解析BlurHash的核心算法原理和实现细节。

算法核心思想

BlurHash算法的核心在于将图像转换到频域，保留低频分量，然后对这些分量进行高效编码。主要包含以下几个关键步骤：

1. 离散余弦变换(DCT)：将图像从空间域转换到频域
2. 分量选择：保留最重要的低频分量
3. 编码压缩：使用Base83编码将分量信息压缩成短字符串

BlurHash字符串结构解析

一个典型的BlurHash字符串如"LlMF%n00%#MwS|WCWEM{R*bbWBbH"，其结构可分为四个部分：

1. 分量数量(1位)：表示X轴和Y轴上的DCT分量数量

   • 计算公式：(nx - 1) + (ny - 1) * 9
   • 例如：3表示nx=4, ny=1（水平4个分量，垂直1个分量）

2. 最大AC分量值(1位)：所有AC分量的缩放因子

   • 实际值计算：(max + 1) / 166
   • 用于归一化AC分量

3. 平均颜色(4位)：图像的sRGB平均色

   • 24位RGB值编码（R最高位）
   • 可直接使用，无需完整解码

4. AC分量(每分量2位)：DCT的交流分量

   • 共nx * ny - 1个分量
   • 每个分量编码RGB三个值（0-18）
   • 组合公式：R * 19² + G * 19 + B

分量编码细节

AC分量的编码较为复杂，需要注意以下几点：

1. 每个颜色通道值范围0-18，对应实际值范围-1到1

   • 0-8：负值
   • 9：零
   • 10-18：正值

2. 正值计算公式：((X - 9) / 9)²

3. 负值计算公式：-((9 - X) / 9)²

4. 最终值需要乘以最大AC分量值（第2部分）

Base83编码

BlurHash采用自定义的Base83编码方案，特点包括：

1. 字符集：0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz#$%*+,-.:;=?@[]^_{|}~
2. 大端序编码：最高位在前
3. 变长编码：每个值使用1-4位数字

DCT解码过程

解码时，需要通过逆DCT变换重建图像。对于归一化像素位置(x,y)，每个颜色通道的计算公式为：

foreach j in 0 ... ny - 1
    foreach i in 0 ... nx - 1
        value = value + Cij * cos(x * i * pi) * cos(y * j * pi)

注意事项：

1. C00分量（DC分量）需要从sRGB转换到线性RGB空间
2. AC分量已经是线性值
3. 最终结果需要从线性RGB转换回sRGB

实际应用建议

1. 性能优化：对于简单预览，可直接使用平均颜色（第3部分）
2. 分量选择：通常3-4个分量即可达到良好效果
3. 错误处理：需验证字符串长度与分量数是否匹配

BlurHash算法通过精心设计的编码方案，在极小的数据量下保留了图像的主要视觉特征，是图像加载优化中的一项实用技术。理解其核心原理有助于开发者更好地应用和定制这一方案。

blurhash A very compact representation of a placeholder for an image. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blurhash