Haze项目中的高斯模糊着色器优化实践

引言

在图像处理领域，高斯模糊是一种常用的图像平滑技术，它通过计算像素周围邻域的加权平均值来实现模糊效果。在chrisbanes/haze项目中，开发者对高斯模糊着色器进行了两项重要的优化，显著提升了性能表现。

优化方案一：线性采样技术

传统的高斯模糊实现需要对每个像素周围的所有邻域像素进行采样计算。例如对于一个半径为N的模糊核，需要进行2N+1次纹理采样。通过采用线性采样技术，我们可以将采样次数减少近一半。

线性采样的核心思想是利用GPU纹理采样的线性插值特性。当我们在纹理坐标上使用非整数偏移时，GPU会自动对相邻像素进行线性插值。例如：

image.eval(float2(1.5, 1.0)) 

等价于：

0.5 * (image.eval(float2(1.0, 1.0)) + image.eval(float2(2.0, 1.0)))

通过这种技术，我们只需要对奇数偏移位置进行采样，就能同时获取两个像素的加权平均值。优化后的采样模式从原来的连续整数偏移变为间隔的奇数偏移，如-5.5、-3.5、-1.5、0、1.5、3.5、5.5等。

优化方案二：简化高斯函数计算

原始的高斯函数实现包含了一个复杂的归一化分母：

exp(-(x * x) / (2.0 * sigma * sigma)) / (2.0 * PI * sigma * sigma)

经过分析发现，这个分母在后续的标准化处理中会被抵消掉。因此可以简化为：

exp(-(x * x) / (2.0 * sigma * sigma))

这种简化减少了每个像素点的计算量，提高了着色器的执行效率。

优化效果验证

在Pixel 4XL设备上的测试表明，优化后的高斯模糊效果与原始实现视觉上完全一致，但性能得到了显著提升。开发者还计划进一步改进，使模糊半径可以作为参数动态传入，从而消除最大半径限制并减少分支判断。

技术展望

这种优化思路不仅适用于haze项目，也可以推广到其他需要高效实现高斯模糊的场景。未来还可以考虑以下方向：

1. 实现可配置的模糊半径参数
2. 进一步优化权重计算
3. 探索多通道并行处理的可能性

通过持续优化，我们可以为移动设备提供更高效的图像处理解决方案。