Java图像处理技巧四则
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下面代码中用到的sourceImage是一个已经存在的Image对象
图像剪切
对于一个已经存在的Image对象，要得到它的一个局部图像，可以使用下面的步骤：
//import java.awt.*;
//import java.awt.image.*;
Image croppedImage;
ImageFilter cropFilter;
CropFilter =new CropImageFilter(25,30,75,75); //四个参数分别为图像起点坐标和宽高，即CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)，详细情况请参考API
CroppedImage= Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(sourceImage.getSource(),cropFilter));
如果是在Component的子类中使用，可以将上面的Toolkit.getDefaultToolkit().去掉。FilteredImageSource是一个ImageProducer对象。
图像缩放
对于一个已经存在的Image对象，得到它的一个缩放的Image对象可以使用Image的getScaledInstance方法：
Image scaledImage=sourceImage. getScaledInstance(100,100, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个100X100的图像
Image doubledImage=sourceImage. getScaledInstance(sourceImage.getWidth(this)*2,sourceImage.getHeight(this)*2, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个放大两倍的图像,这个程序一般在一个swing的组件中使用，而类Jcomponent实现了图像观察者接口ImageObserver，所有可以使用this。
//其它情况请参考API
灰度变换
下面的程序使用三种方法对一个彩色图像进行灰度变换，变换的效果都不一样。一般而言，灰度变换的算法是将象素的三个颜色分量使用R*0.3+G*0.59＋ B*0.11得到灰度值，然后将之赋值给红绿蓝，这样颜色取得的效果就是灰度的。另一种就是取红绿蓝三色中的最大值作为灰度值。java核心包也有一种算法，但是没有看源代码，不知道具体算法是什么样的，效果和上述不同。
/* GrayFilter.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayFilter extends RGBImageFilter {
int modelStyle;
public GrayFilter() {
modelStyle=GrayModel.CS_MAX;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public GrayFilter(int style) {
modelStyle=style;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
if (modelStyle==GrayModel
else if (modelStyle==GrayModel
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
/* GrayModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayModel extends ColorModel {
public static final int CS_MAX=0;
public static final int CS_FLOAT=1;
ColorModel sourceModel;
int modelStyle;
public GrayModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=0;
}
public GrayModel(ColorModel sourceModel,int style) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=style;
}
public void setGrayStyle(int style) {
modelStyle=style;
}
protected int getGrayLevel(int pixel) {
if (modelStyle==CS_MAX) {
return Math.max(sourceModel.getRed(pixel),Math.max(sourceModel.getGreen(pixel),sourceModel.getBlue(pixel)));
}
else if (modelStyle==CS_FLOAT){
return (int)(sourceModel.getRed(pixel)*0.3+sourceModel.getGreen(pixel)*0.59+sourceModel.getBlue(pixel)*0.11);
}
else {
return 0;
}
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
int gray=getGrayLevel(pixel);
return (getAlpha(pixel)24)+(gray16)+(gray8)+gray;
}
}
如果你有自己的算法或者想取得特殊的效果，你可以修改类GrayModel的方法getGrayLevel()。
色彩变换
根据上面的原理，我们也可以实现色彩变换，这样的效果就很多了。下面是一个反转变换的例子：
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseColorModel extends ColorModel {
ColorModel sourceModel;
public ReverseColorModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return ~sourceModel.getRed(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return ~sourceModel.getGreen(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return ~sourceModel.getBlue(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
return (getAlpha(pixel)24)+(getRed(pixel)16)+(getGreen(pixel)8)+getBlue(pixel);
}
}
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseFilter extends RGBImageFilter {
public ReverseFilter() {
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
substituteColorModel(cm,new ReverseColorModel(cm));
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
要想取得自己的效果，需要修改ReverseColorModel.java中的三个方法，getRed、getGreen、getBlue。
下面是上面的效果的一个总的演示程序。
/*GrayImage.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import javax.swing.*;
import java.awt.color.*;
public class GrayImage extends JFrame{
Image source,gray,gray3,clip,bigimg;
BufferedImage bimg,gray2;
GrayFilter filter,filter2;
ImageIcon ii;
ImageFilter cropFilter;
int iw,ih;
public GrayImage() {
ii=new ImageIcon(\"images/11.gif\");
source=ii.getImage();
iw=source.getWidth(this);
ih=source.getHeight(this);
filter=new GrayFilter();
filter2=new GrayFilter(GrayModel.CS_FLOAT);
gray=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter));
gray3=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter2));
cropFilter=new CropImageFilter(5,5,iw-5,ih-5);
clip=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),cropFilter));
bigimg=source.getScaledInstance(iw*2,ih*2,Image.SCALE_DEFAULT);
MediaTracker mt=new MediaTracker(this);
mt.addImage(gray,0);
try {
mt.waitForAll();
} catch (Exception e) {
}
用java代码模拟一张图片可以这样操作：1.创建BufferedImage类
2.根据BufferedImage类得到一个Graphics2D对象
3.根据Graphics2D对象进行逻辑操作
4.处理绘图
5.将绘制好的图片写入到图片
前些时候做毕业设计 用java做的数字图像处理方面的东西 这方面的资料ms比较少 发点东西上来大家共享一下 主要就是些算法 有自己写的 有人家的 还有改人家的 有的算法写的不好 大家不要见笑
一 读取bmp图片数据
// 获取待检测图像 数据保存在数组 nData[] nB[] nG[] nR[]中
public void getBMPImage(String source) throws Exception { clearNData(); //清除数据保存区 FileInputStream fs = null; try { fs = new FileInputStream(source); int bfLen = ; byte bf[] = new byte[bfLen]; fs read(bf bfLen); // 读取 字节BMP文件头 int biLen = ; byte bi[] = new byte[biLen]; fs read(bi biLen); // 读取 字节BMP信息头
// 源图宽度 nWidth = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 源图高度 nHeight = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 位数 nBitCount = (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 源图大小 int nSizeImage = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 对 位BMP进行解析 if (nBitCount == ){ int nPad = (nSizeImage / nHeight) nWidth * ; nData = new int[nHeight * nWidth]; nB=new int[nHeight * nWidth]; nR=new int[nHeight * nWidth]; nG=new int[nHeight * nWidth]; byte bRGB[] = new byte[(nWidth + nPad) * * nHeight]; fs read(bRGB (nWidth + nPad) * * nHeight); int nIndex = ; for (int j = ; j nHeight; j++){ for (int i = ; i nWidth; i++) { nData[nWidth * (nHeight j ) + i] = ( xff) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (int) bRGB[nIndex] xff; nB[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex] xff; nG[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nR[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nIndex += ; } nIndex += nPad; } // Toolkit kit = Toolkit getDefaultToolkit(); // image = kit createImage(new MemoryImageSource(nWidth nHeight // nData nWidth));
/* //调试数据的读取
FileWriter fw = new FileWriter( C:\\Documents and Settings\\Administrator\\My Documents\\nDataRaw txt );//创建新文件 PrintWriter out = new PrintWriter(fw); for(int j= ;jnHeight;j++){ for(int i= ;inWidth;i++){ out print(( * +nData[nWidth * (nHeight j ) + i])+ _ +nR[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nG[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nB[nWidth * (nHeight j ) + i]+ ); } out println( ); } out close();*/ } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } finally { if (fs != null) { fs close(); } } // return image; }
二 由r g b 获取灰度数组
public int[] getBrightnessData(int rData[] int gData[] int bData[]){ int brightnessData[]=new int[rData length]; if(rData length!=gData length || rData length!=bData length || bData length!=gData length){ return brightnessData; } else { for(int i= ;ibData length;i++){ double temp= *rData[i]+ *gData[i]+ *bData[i]; brightnessData[i]=(int)(temp)+((temp (int)(temp)) ? : ); } return brightnessData; } }
三 直方图均衡化
public int [] equilibrateGray(int[] PixelsGray int width int height) { int gray; int length=PixelsGray length; int FrequenceGray[]=new int[length]; int SumGray[]=new int[ ]; int ImageDestination[]=new int[length]; for(int i = ; i length ;i++) { gray=PixelsGray[i]; FrequenceGray[gray]++; } // 灰度均衡化 SumGray[ ]=FrequenceGray[ ]; for(int i= ;i ;i++){ SumGray[i]=SumGray[i ]+FrequenceGray[i]; } for(int i= ;i ;i++) { SumGray[i]=(int)(SumGray[i]* /length); } for(int i= ;iheight;i++) { for(int j= ;jwidth;j++) { int k=i*width+j; ImageDestination[k]= xFF | ((SumGray[PixelsGray[k]] ) | (SumGray[PixelsGray[k]] ) | SumGray[PixelsGray[k]]); } } return ImageDestination; }
四 laplace 阶滤波 增强边缘 图像锐化
public int[] laplace DFileter(int []data int width int height){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; else filterData[i*width+j]= *data[i*width+j] data[i*width+j ] data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } }// System out println( max: +max);// System out println( min: +min); for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; }
五 laplace 阶增强滤波 增强边缘 增强系数delt
public int[] laplaceHigh DFileter(int []data int width int height double delt){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j]); else filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j] data[i*width+j ]) data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; } 六 局部阈值处理 值化
// 局部阈值处理 值化 niblack s method /*原理 T(x y)=m(x y) + k*s(x y) 取一个宽度为w的矩形框 (x y)为这个框的中心 统计框内数据 T(x y)为阈值 m(x y)为均值 s(x y)为均方差 k为参数(推荐 )计算出t再对(x y)进行切割 / 这个算法的优点是 速度快 效果好 缺点是 niblack s method会产生一定的噪声 */ public int[] localThresholdProcess(int []data int width int height int w int h double coefficients double gate){ int[] processData=new int[data length]; for(int i= ;idata length;i++){ processData[i]= ; } if(data length!=width*height) return processData; int wNum=width/w; int hNum=height/h; int delt[]=new int[w*h]; //System out println( w; +w+ h: +h+ wNum: +wNum+ hNum: +hNum); for(int j= ;jhNum;j++){ for(int i= ;iwNum;i++){ //for(int j= ;j ;j++){ // for(int i= ;i ;i++){ for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ delt[n*w+k]=data[(j*h+n)*width+i*w+k]; //System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( data[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +data[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ delt=thresholdProcess(delt w h coefficients gate); for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ processData[(j*h+n)*width+i*w+k]=delt[n*w+k]; // System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( processData[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +processData[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ } } return processData; }
七 全局阈值处理 值化
public int[] thresholdProcess(int []data int width int height double coefficients double gate){ int [] processData=new int[data length]; if(data length!=width*height) return processData; else{ double sum= ; double average= ; double variance= ; double threshold; if( gate!= ){ threshold=gate; } else{ for(int i= ;iwidth*height;i++){ sum+=data[i]; } average=sum/(width*height); for(int i= ;iwidth*height;i++){ variance+=(data[i] average)*(data[i] average); } variance=Math sqrt(variance); threshold=average coefficients*variance; } for(int i= ;iwidth*height;i++){ if(data[i]threshold) processData[i]= ; else processData[i]= ; } return processData; } }
八 垂直边缘检测 sobel算子
public int[] verticleEdgeCheck(int []data int width int height int sobelCoefficients) throws Exception{ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; if(data length!=width*height) return filterData; try{ for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i== || i==height || i==height ||j== || j== || j==width || j==width ){ filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; } else{ double average; //中心的九个像素点 //average=data[i*width+j] Math sqrt( )*data[i*width+j ]+Math sqrt( )*data[i*width+j+ ] average=data[i*width+j] sobelCoefficients*data[i*width+j ]+sobelCoefficients*data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j ]+data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j ]+data[(i+ )*width+j+ ]; filterData[i*width+j]=(int)(average); } if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } return filterData; }
九 图像平滑 * 掩模处理（平均处理） 降低噪声
lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/26286
写了很多篇关于图像处理的文章，没有一篇介绍Java 2D的图像处理API，文章讨论和提及的
API都是基于JDK6的，首先来看Java中如何组织一个图像对象BufferedImage的，如图：
一个BufferedImage的像素数据储存在Raster中，ColorModel里面储存颜色空间，类型等
信息，当前Java只支持一下三种图像格式- JPG,PNG,GIF,如何向让Java支持其它格式，首
先要 完成Java中的图像读写接口，然后打成jar，加上启动参数- Xbootclasspath/p
newimageformatIO.jar即可。
Java中如何读写一个图像文件，使用ImageIO对象即可。读图像文件的代码如下：
File file = new File("D:\\test\\blue_flower.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
写图像文件的代码如下：
File outputfile = new File("saved.png");
ImageIO.write(bufferedImage, "png",outputfile);
从BufferedImage对象中读取像素数据的代码如下：
1 int type= image.getType();2 if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )3 return (int [])image.getRaster().getDataElements(x, y, width, height, pixels );4 else5 return image.getRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );
首先获取图像类型，如果不是32位的INT型数据，直接读写RGB值即可，否则需要从Raster
对象中读取。
往BufferedImage对象中写入像素数据同样遵守上面的规则。代码如下：
1 int type= image.getType();2 if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )3 image.getRaster().setDataElements(x, y, width, height, pixels );4 else5 image.setRGB(x, y, width, height, pixels, 0, width );
读取图像可能因为图像文件比较大，需要一定时间的等待才可以，Java Advance Image
Processor API提供了MediaTracker对象来跟踪图像的加载，同步其它操作，使用方法如下：
MediaTracker tracker = new MediaTracker(this); //初始化对象 om/roucheng/tracker.addImage(image_01, 1); // 加入要跟踪的BufferedImage对象image_001tracker.waitForID(1, 10000) // 等待10秒，让iamge_01图像加载
从一个32位int型数据cARGB中读取图像RGB颜色值的代码如下：
1 int alpha = (cARGB 24) 0xff; //透明度通道 g/2 int red = (cARGB 16) 0xff;3 int green = (cARGB 8) 0xff;4 int blue = cARGB 0xff;
将RGB颜色值写入成一个INT型数据cRGB的代码如下：
cRGB = (alpha 24) | (red 16) | (green 8) | blue;
创建一个BufferedImage对象的代码如下：
BufferedImage image = newBufferedImage(256, 256, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
一个完整的源代码Demo如下：
1 package com.gloomyfish.swing; 2 3 import java.awt.BorderLayout; 4 import java.awt.Dimension; 5 import java.awt.Graphics; 6 import java.awt.Graphics2D; 7 import java.awt.RenderingHints; 8 import java.awt.image.BufferedImage; 9 import java.io.File; 10 import java.io.IOException; 11 12 import javax.imageio.ImageIO; 13 import javax.swing.JComponent; 14 import javax.swing.JFrame; 15 16 public class PlasmaDemo extends JComponent {
17 18 /** 19 *
20 */ 21 private static final long serialVersionUID = -2236160343614397287L;
22 private BufferedImage image = null;
23 private int size = 256; 24 25 public PlasmaDemo() {
26 super();
27 this.setOpaque(false);
28 }
29 30 protected void paintComponent(Graphics g) {
31 Graphics2D g2 = (Graphics2D)g;
32 g2.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);
33 g2.drawImage(getImage(), 5, 5, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
34 }
35 36 private BufferedImage getImage() {
37 if(image == null) {
38 image = new BufferedImage(size, size, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
39 int[] rgbData = new int[size*size];
40 generateNoiseImage(rgbData);
41 setRGB(image, 0, 0, size, size, rgbData); 42 File outFile = new File("plasma.jpg"); 43 try { 44 ImageIO.write(image, "jpg", outFile); 45 } catch (IOException e) { 46 e.printStackTrace(); 47 } 48 }
49 return image;
50 }
51 52 public void generateNoiseImage(int[] rgbData) {
53 int index = 0;
54 int a = 255;
55 int r = 0;
56 int g = 0;
57 int b = 0;
58 59 for(int row=0; rowsize; row++) {
60 for(int col=0; colsize; col++) {
61 // set random color value for each pixel 62 r = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
63 g = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
64 b = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
65 66 rgbData[index] = ((clamp(a) 0xff) 24) |
67 ((clamp(r) 0xff) 16) |
68 ((clamp(g) 0xff) 8) |
69 ((clamp(b) 0xff));
70 index++;
71 }
72 }
73 74 }
75 76 private int clamp(int rgb) {
77 if(rgb 255)
78 return 255;
79 if(rgb 0)
80 return 0;
81 return rgb;
82 }
83 84 public void setRGB( BufferedImage image, int x, int y, int width, int height, int[] pixels ) {
85 int type = image.getType();
86 if ( type == BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )
87 image.getRaster().setDataElements( x, y, width, height, pixels );
88 else 89 image.setRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );
90 }
91 92 public static void main(String[] args) {
93 JFrame frame = new JFrame("Noise Art Panel");
94 frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
95 frame.getContentPane().setLayout(new BorderLayout()); m/roucheng/ 98 frame.getContentPane().add(new PlasmaDemo(), BorderLayout.CENTER);
99 frame.setPreferredSize(new Dimension(400 + 25,450));
100 frame.pack();
101 frame.setVisible(true);
102 }
103 }
