fix: ImageBlurUtil.kt

- 블러 처리 방식 변경

src/main/kotlin/kr/co/vividnext/sodalive/admin/chat/character/image/AdminCharacterImageController.kt

@@ -142,7 +142,7 @@ class AdminCharacterImageController(
             val bytes = image.bytes
             val bimg = javax.imageio.ImageIO.read(java.io.ByteArrayInputStream(bytes))
                 ?: throw SodaException("이미지 포맷을 인식할 수 없습니다.")
-            val blurred = ImageBlurUtil.blur(bimg)
+            val blurred = ImageBlurUtil.anonymizeStrong(bimg)
 
             // PNG로 저장(알파 유지), JPEG 업로드가 필요하면 포맷 변경 가능
             val baos = java.io.ByteArrayOutputStream()

src/main/kotlin/kr/co/vividnext/sodalive/utils/ImageBlurUtil.kt

@@ -1,9 +1,12 @@
 package kr.co.vividnext.sodalive.utils
 
+import java.awt.RenderingHints
 import java.awt.image.BufferedImage
+import java.awt.image.ConvolveOp
+import java.awt.image.Kernel
 import kotlin.math.exp
 import kotlin.math.max
-import kotlin.math.min
+import kotlin.math.roundToInt
 
 /**
  * 가우시안 커널 기반 블러 유틸리티
@@ -12,91 +15,125 @@ import kotlin.math.min
  * - 수평/수직 분리 합성곱으로 품질과 성능 확보
  */
 object ImageBlurUtil {
-    fun blur(src: BufferedImage, radius: Int = 50): BufferedImage {
+    /**
-        require(radius > 0) { "radius must be > 0" }
+     * 주어진 이미지를 목표 가로/세로 크기로 리사이즈합니다.
-        val w = src.width
+     *
-        val h = src.height
+     * - 원본 비율을 무시하고 강제로 맞춥니다.
-        val dst = BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB)
+     * - 원본보다 크면 확대, 작으면 축소됩니다.
-
+     *
-        // 가우시안 1D 커널 생성 및 정규화
+     * @param src 원본 BufferedImage
-        val sigma = radius / 3.0
+     * @param w   목표 가로 크기(px)
-        val kernel = gaussianKernel(radius, sigma)
+     * @param h   목표 세로 크기(px)
-
+     * @return 리사이즈된 BufferedImage
-        // 중간 버퍼
+     */
-        val temp = BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB)
+    fun resizeTo(src: BufferedImage, w: Int, h: Int): BufferedImage {
-
+        val out = BufferedImage(w, h, src.type.takeIf { it != 0 } ?: BufferedImage.TYPE_INT_ARGB)
-        // 수평 합성곱
+        val g = out.createGraphics()
-        for (y in 0 until h) {
+        // 확대/축소 시 보간법: Bilinear → 부드러운 결과
-            for (x in 0 until w) {
+        g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR)
-                var aAcc = 0.0
+        g.drawImage(src, 0, 0, w, h, null)
-                var rAcc = 0.0
+        g.dispose()
-                var gAcc = 0.0
+        return out
-                var bAcc = 0.0
-                for (k in -radius..radius) {
-                    val xx = clamp(x + k, 0, w - 1)
-                    val rgb = src.getRGB(xx, y)
-                    val a = (rgb ushr 24) and 0xFF
-                    val r = (rgb ushr 16) and 0xFF
-                    val g = (rgb ushr 8) and 0xFF
-                    val b = rgb and 0xFF
-                    val wgt = kernel[k + radius]
-                    aAcc += a * wgt
-                    rAcc += r * wgt
-                    gAcc += g * wgt
-                    bAcc += b * wgt
-                }
-                val a = aAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val r = rAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val g = gAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val b = bAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                temp.setRGB(x, y, (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b)
-            }
-        }
-
-        // 수직 합성곱
-        for (x in 0 until w) {
-            for (y in 0 until h) {
-                var aAcc = 0.0
-                var rAcc = 0.0
-                var gAcc = 0.0
-                var bAcc = 0.0
-                for (k in -radius..radius) {
-                    val yy = clamp(y + k, 0, h - 1)
-                    val rgb = temp.getRGB(x, yy)
-                    val a = (rgb ushr 24) and 0xFF
-                    val r = (rgb ushr 16) and 0xFF
-                    val g = (rgb ushr 8) and 0xFF
-                    val b = rgb and 0xFF
-                    val wgt = kernel[k + radius]
-                    aAcc += a * wgt
-                    rAcc += r * wgt
-                    gAcc += g * wgt
-                    bAcc += b * wgt
-                }
-                val a = aAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val r = rAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val g = gAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                val b = bAcc.toInt().coerceIn(0, 255)
-                dst.setRGB(x, y, (a shl 24) or (r shl 16) or (g shl 8) or b)
-            }
-        }
-        return dst
     }
 
-    private fun gaussianKernel(radius: Int, sigma: Double): DoubleArray {
+    /**
-        val size = 2 * radius + 1
+     * 가로 크기만 지정하고, 세로는 원본 비율에 맞춰 자동 계산합니다.
-        val kernel = DoubleArray(size)
+     *
-        val sigma2 = 2.0 * sigma * sigma
+     * @param src 원본 BufferedImage
-        var sum = 0.0
+     * @param targetWidth 목표 가로 크기(px)
-        for (i in -radius..radius) {
+     * @return 리사이즈된 BufferedImage (세로는 자동 비율)
-            val v = exp(-(i * i) / sigma2)
+     */
-            kernel[i + radius] = v
+    fun resizeToWidth(src: BufferedImage, targetWidth: Int): BufferedImage {
-            sum += v
+        val ratio = targetWidth.toDouble() / src.width
-        }
+        val targetHeight = (src.height * ratio).roundToInt()
-        // 정규화
+        return resizeTo(src, targetWidth, targetHeight)
-        for (i in kernel.indices) kernel[i] /= sum
-        return kernel
     }
 
-    private fun clamp(v: Int, lo: Int, hi: Int): Int = max(lo, min(hi, v))
+    /**
+     * 세로 크기만 지정하고, 가로는 원본 비율에 맞춰 자동 계산합니다.
+     *
+     * @param src 원본 BufferedImage
+     * @param targetHeight 목표 세로 크기(px)
+     * @return 리사이즈된 BufferedImage (가로는 자동 비율)
+     */
+    fun resizeToHeight(src: BufferedImage, targetHeight: Int): BufferedImage {
+        val ratio = targetHeight.toDouble() / src.height
+        val targetWidth = (src.width * ratio).roundToInt()
+        return resizeTo(src, targetWidth, targetHeight)
+    }
+
+    /**
+     * 분리형 가우시안 블러(Separable Gaussian Blur).
+     *
+     * - 반경(radius)이 커질수록 더 강하게 흐려집니다.
+     * - 2D 전체 커널 대신 1D 커널을 두 번 적용하여 성능을 개선했습니다.
+     */
+    private fun gaussianBlurSeparable(src: BufferedImage, radius: Int = 22, sigma: Float? = null): BufferedImage {
+        require(radius >= 1)
+        val s = sigma ?: (radius / 3f)
+        val size = radius * 2 + 1
+
+        // 1D 가우시안 커널 생성
+        val kernel1D = FloatArray(size).also { k ->
+            var sum = 0f
+            var i = 0
+            for (x in -radius..radius) {
+                val v = gaussian1D(x.toFloat(), s)
+                k[i++] = v
+                sum += v
+            }
+            for (j in k.indices) k[j] /= sum // 정규화
+        }
+
+        // 수평, 수직 두 번 적용
+        val kx = Kernel(size, 1, kernel1D)
+        val ky = Kernel(1, size, kernel1D)
+
+        val opX = ConvolveOp(kx, ConvolveOp.EDGE_ZERO_FILL, null)
+        val tmp = opX.filter(src, null)
+        val opY = ConvolveOp(ky, ConvolveOp.EDGE_ZERO_FILL, null)
+        return opY.filter(tmp, null)
+    }
+
+    /**
+     * 강한 블러 처리(익명화 용도).
+     *
+     * 절차:
+     * 1) 원본 이미지를 축소 (긴 변이 longEdgeTarget 픽셀이 되도록)
+     * 2) 축소된 이미지에 큰 반경의 가우시안 블러 적용
+     * 3) 다시 원본 해상도로 확대 (픽셀 정보가 손실되어 복구 불가능)
+     *
+     * @param src 원본 이미지
+     * @param longEdgeTarget 축소 후 긴 변의 픽셀 수 (16~64 권장, 작을수록 강하게 흐려짐)
+     * @param blurRadius 가우시안 블러 반경 (20~32 권장, 클수록 강함)
+     * @return 원본 해상도의 블러 처리된 이미지
+     */
+    fun anonymizeStrong(src: BufferedImage, longEdgeTarget: Int = 32, blurRadius: Int = 22): BufferedImage {
+        val longEdge = max(src.width, src.height)
+        val scale = longEdgeTarget.toDouble() / longEdge
+        val smallW = max(1, (src.width * scale).toInt())
+        val smallH = max(1, (src.height * scale).toInt())
+
+        // 1) 축소
+        val small = resizeTo(src, smallW, smallH)
+
+        // 2) 강한 블러
+        val blurredSmall = gaussianBlurSeparable(small, radius = blurRadius)
+
+        // 3) 다시 원본 해상도로 확대
+        val out = BufferedImage(src.width, src.height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB)
+        val g = out.createGraphics()
+        g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR)
+        g.drawImage(blurredSmall, 0, 0, src.width, src.height, null)
+        g.dispose()
+        return out
+    }
+
+    /**
+     * 1차원 가우시안 함수 값 계산
+     */
+    private fun gaussian1D(x: Float, sigma: Float): Float {
+        val s2 = 2 * sigma * sigma
+        return (1.0 / kotlin.math.sqrt((Math.PI * s2).toFloat())).toFloat() * exp(-(x * x) / s2)
+    }
 }