一、Android截屏技术详解

Android截屏是开发者处理图像数据的常见需求，根据场景不同可分为系统级截屏与应用内截屏两种方式。系统级截屏通常通过MediaProjection API实现，适用于需要捕获整个屏幕内容的场景（如录屏工具）。应用内截屏则通过View.draw()或PixelCopy API完成，更适合捕获特定视图或Activity的界面。

1.1 系统级截屏实现

使用MediaProjection需动态申请Manifest.permission.RECORD_AUDIO权限，核心步骤如下：

// 1. 创建MediaProjectionManager实例
MediaProjectionManager manager = 
    (MediaProjectionManager) getSystemService(Context.MEDIA_PROJECTION_SERVICE);
// 2. 启动权限请求
startActivityForResult(manager.createScreenCaptureIntent(), REQUEST_CODE);
// 3. 在onActivityResult中处理结果
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
    if (requestCode == REQUEST_CODE && resultCode == RESULT_OK) {
        MediaProjection projection = manager.getMediaProjection(resultCode, data);
        // 进一步创建VirtualDisplay捕获屏幕
    }
}

性能优化：建议设置合适的分辨率（如DisplayMetrics.densityDpi）和帧率（通常15-30fps），避免过度消耗资源。

1.2 应用内截屏方案

应用内截屏可通过View.draw()方法将视图内容绘制到Bitmap：

public Bitmap captureView(View view) {
    Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(
        view.getWidth(), view.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
    view.draw(canvas);
    return bitmap;
}

注意事项：需确保视图已布局完成（可在ViewTreeObserver.OnGlobalLayoutListener中调用），否则可能获取到空白图像。

二、图片模糊处理技术

图片模糊是Android开发中常见的视觉效果需求，核心实现方式包括渲染脚本（RenderScript）、高斯模糊算法及第三方库。

2.1 渲染脚本实现

RenderScript是Android提供的高性能计算框架，适合处理大尺寸图像模糊：

// 1. 创建RenderScript上下文
RenderScript rs = RenderScript.create(context);
// 2. 创建ScriptIntrinsicBlur对象
ScriptIntrinsicBlur blurScript = 
    ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));
// 3. 配置模糊参数
Allocation input = Allocation.createFromBitmap(rs, sourceBitmap);
Allocation output = Allocation.createTyped(rs, input.getType());
blurScript.setRadius(25f); // 模糊半径（0 < radius <= 25）
blurScript.setInput(input);
blurScript.forEach(output);
output.copyTo(sourceBitmap);
// 4. 释放资源
rs.destroy();

性能对比：RenderScript在处理4K图像时比Java层实现快3-5倍，但需Android 4.2+支持。

2.2 高斯模糊算法优化

对于不支持RenderScript的设备，可采用快速模糊算法：

public Bitmap fastBlur(Bitmap src, int radius) {
    Bitmap bitmap = src.copy(src.getConfig(), true);
    if (radius < 1) return null;
    int w = bitmap.getWidth();
    int h = bitmap.getHeight();
    int[] pixels = new int[w * h];
    bitmap.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
    for (int i = 0; i < pixels.length; i++) {
        // 简化版高斯模糊计算（实际需实现权重矩阵）
        pixels[i] = applyGaussianBlur(pixels, i, w, h, radius);
    }
    bitmap.setPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
    return bitmap;
}

优化建议：采用分块处理（如将图像分为16x16块）和采样缩小（先缩小图像再放大）可显著提升性能。

三、Bitmap高级操作与内存管理

Bitmap是Android图像处理的核心类，合理使用可避免内存溢出和卡顿问题。

3.1 Bitmap配置选择

Android提供多种Bitmap.Config：

• ARGB_8888：32位色深，质量最高但内存占用大（wh4字节）
• RGB_565：16位色深，适合无透明度需求的场景（wh2字节）
• ALPHA_8：仅透明度通道，用于遮罩层

推荐实践：根据场景选择配置，如列表中的缩略图可使用RGB_565。

3.2 内存优化技巧

1. 采样率缩放：通过BitmapFactory.Options.inSampleSize减少内存占用

   BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
   options.inJustDecodeBounds = true;
   BitmapFactory.decodeFile(path, options);
   options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);
   options.inJustDecodeBounds = false;
   Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

2. 复用Bitmap：通过inBitmap参数复用已分配的内存

   BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
   options.inMutable = true;
   options.inBitmap = existingBitmap; // 复用已存在的Bitmap
   Bitmap newBitmap = BitmapFactory.decodeFile(path, options);

3. 及时回收：在onDestroy()中调用bitmap.recycle()（仅适用于Native内存分配的Bitmap）

3.3 异步处理策略

图像处理应放在非UI线程执行，推荐使用：

// 使用AsyncTask（简单场景）
new AsyncTask<Void, Void, Bitmap>() {
    @Override
    protected Bitmap doInBackground(Void... voids) {
        return processBitmap(sourceBitmap);
    }
    @Override
    protected void onPostExecute(Bitmap result) {
        imageView.setImageBitmap(result);
    }
}.execute();
// 或使用RxJava/Coroutine（复杂场景）

四、常见问题解决方案

1. 截屏黑屏问题：检查是否持有WRITE_EXTERNAL_STORAGE权限，或尝试使用PixelCopy API替代
2. 模糊效果不理想：调整模糊半径（通常8-15效果最佳），或采用多层模糊叠加
3. Bitmap内存溢出：使用LargeHeap属性（不推荐），优先优化采样率和配置
4. 性能卡顿：对大图像进行分块处理，或使用BitmapRegionDecoder按需加载

五、最佳实践总结

1. 截屏优先使用PixelCopy（API 26+）或MediaProjection（系统级）
2. 模糊处理根据设备兼容性选择RenderScript或快速算法
3. Bitmap操作始终考虑内存占用，采用采样和复用策略
4. 所有图像处理任务必须异步执行
5. 定期使用Android Profiler监测内存使用情况

通过系统掌握这些技术点，开发者能够高效实现Android平台上的图像处理需求，同时保证应用的流畅性和稳定性。