接着上一篇文章的热度，继续讲讲一些稍微简单的算法吧。
本文来讲讲碎片算法，先贴几个效果图吧：
这是个破坏性的滤镜，拿美女来说事是因为搞图像的人90%是男人，色色的男人。
关于碎片滤镜的原理，网络上可找到的资料为：将图像创建四个相互偏移的副本，产生类似重影的效果。
就凭上述一句话，我们就可以动手了。
分析：通过上述几幅图像的比较，特别是眼睛部位，可以看出处理的图应该看得出像是单眼变成了4个眼睛，因此，网络上的说法可靠。
那么偏移的中心在哪里，偏移的数量又是多少呢，4个偏移，分别是往那些方向偏移呢，这些问题也很简单，可以那PS做验证:
具体步骤如下：打开一幅图像，在图像颜色比较单调的地方（比如上述美女的手臂处）填充一处2*2像素的红色，然后复制图层，对复制后的图层进行碎片滤镜处理，并调整图层透明度为50%，局部放大可得到如下图像：
如此效果，则可轻易得出结论：
偏移的中心就是以每个像素为中心，4个偏移分别以中心对称，斜45度均匀圆周布置，水平和垂直偏移各45度，偏移量4个像素。
那么如何叠加的问题应该可以猜测，是取四次偏移后累加值的平均值。
针对如此思路，我写出如下算法：
- private void CmdFragment_Click(object sender, EventArgs e){ int X, Y, Z, XX, YY; int Width, Height, Stride; int Speed, Index; int SumR, SumG, SumB; Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image; if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的图像格式."); Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * 3 + 3) & 0XFFFFFFFC); byte[] ImageData = new byte[Stride * Height]; // 用于保存图像数据，（处理前后的都为他) byte[] ImageDataC = new byte[Stride * Height]; // 用于保存克隆的图像数据 int[] OffsetX = new int[] { 4, -4, -4, 4 }; // 每个点的偏移量 int[] OffsetY = new int[] { -4, -4, 4, 4 }; fixed (byte* P = &ImageData[0], CP = &ImageDataC[0]) { byte* DataP = P, DataCP = CP; BitmapData BmpData = new BitmapData(); BmpData.Scan0 = (IntPtr)DataP; // 设置为字节数组的的第一个元素在内存中的地址 BmpData.Stride = Stride; Bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData); Stopwatch Sw = new Stopwatch(); // 只获取计算用时 Sw.Start(); System.Buffer.BlockCopy(ImageData, 0, ImageDataC, 0, Stride * Height); // 填充克隆数据 for (Y = 0; Y < Height; Y++) { Speed = Y * Stride; for (X = 0; X < Width; X++) { SumB = 0; SumG = 0; SumR = 0; for (Z = 0; Z < 4; Z++) // 累积取样点的取样和 { XX = X + OffsetX[Z]; YY = Y + OffsetY[Z]; if (XX = Width) XX = Width - 1; if (YY = Height) YY = Height - 1; Index = YY * Stride + XX * 3; SumB += DataCP[Index]; SumG += DataCP[Index + 1]; SumR += DataCP[Index + 2]; } DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2); // 求平均值(Sum+2)/4,为什么要+2，就为了四舍五入。比如如果计算结果为108.6，则取像素109更为合理 DataP[Speed + 1] = (byte)((SumG + 2) >> 2); DataP[Speed + 2] = (byte)((SumR + 2) >> 2); Speed += 3; // 跳往下一个像素 } } Sw.Stop(); this.Text = "计算用时: " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms"; Bmp.UnlockBits(BmpData); // 必须先解锁，否则Invalidate失败 } Pic.Invalidate();}
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算法中，OffsetX 和 OffsetY分别为取样点像素的偏移量。同样，由于该滤镜涉及到了领域操作，在处理前需要做像素备份，但这里没有对备份数据进行扩展。因此，在内部代码里就需要对取样点的坐标进行验证，看是否超过其范围，如果超过范围，通常在图像滤镜算法范围内,有3种处理方式：
（1）超过了则认为是其最接近的边界值，即重复边缘像素，这部分代码即上述贴出的if ….. else if 部分。
（2）折回，可用如下代码来描述：
- while (XX >= Width) XX = XX - Width;while (XX = Height) YY = YY - Height;while (YY < 0) YY = YY + Height;
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(3) 只计算在图像范围内的像素：
- if (XX >= 0 && XX = 0 && YY < Height) { // 累加计算 }
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当然这样做，就必须用一个变量记录下都做了多少次符合条件的计算。
有兴趣的朋友可以自己改改代码试一试。
上述代码段中DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2);要对SumB加2的原因是为了让结果进行四舍五入的操作，这样才较为合理。
经过测试，上述代码和PS处理的效果100%的吻合。说明我们的猜测是完全正确的。
还可以对算法进一步扩展： 想的远一点，为什么非的是4个重影呢，非得是45度角度呢，非得是4个像素的水平和垂直偏移呢。我给出下图让有兴趣的读者自己研发吧。
图中，角度为32度，半径为10，碎片数为7，可产生类似下面的效果（可用我的Imageshop进行验证):
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