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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) {
}
public int filterRGB(int x, int y, int rgb) {
int a = rgb 0xff000000;//将最高位(24-31)的信息(alpha通道)存储到a变量
int r = (rgb 16) 0xff;//取出次高位(16-23)红色分量的信息
int g = (rgb 8) 0xff;//取出中位(8-15)绿色分量的信息
int b = rgb 0xff;//取出低位(0-7)蓝色分量的信息
rgb = (r * 77 + g * 151 + b * 28) 8; // NTSC luma,算出灰度值
return a | (rgb 16) | (rgb 8) | rgb;//将灰度值送入各个颜色分量
}
int ImageStretchByHistogram(IplImage *src1,IplImage *dst1)
/*************************************************
Function: 通过直方图变换进行图像增强,将图像灰度的域值拉伸到0-255
src1: 单通道灰度图像
dst1: 同样大小的单通道灰度图像
*************************************************/
{
assert(src1-width==dst1-width);
double p[256],p1[256],num[256];
memset(p,0,sizeof(p));
memset(p1,0,sizeof(p1));
memset(num,0,sizeof(num));
int height=src1-height;
int width=src1-width;
long wMulh = height * width;
//statistics
for(int x=0;xsrc1-width;x++)
{
for(int y=0;ysrc1- height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1-imageData + src1-widthStep*y))[x];
num[v]++;
}
}
//calculate probability
for(int i=0;i256;i++)
{
p[i]=num[i]/wMulh;
}
//p1[i]=sum(p[j]); j=i;
for(int i=0;i256;i++)
{
for(int k=0;k=i;k++)
p1[i]+=p[k];
}
// histogram transformation
for(int x=0;xsrc1-width;x++)
{
for(int y=0;ysrc1- height;y++){
uchar v=((uchar*)(src1-imageData + src1-widthStep*y))[x];
((uchar*)(dst1-imageData + dst1-widthStep*y))[x]= p1[v]*255+0.5;
}
}
return 0;
}
void CCVMFCView::OnImageAdjustContrast()
{
if(workImg-nChannels1)
OnColorToGray();
Invalidate();
dst=cvCreateImage(cvGetSize(workImg),workImg-depth,workImg-nChannels);
ImageStretchByHistogram(workImg,dst);
m_dibFlag=imageReplace(dst,workImg);
Invalidate();
}
这个是C++代码格式的,你可以参考一下思路
用个HashMap存储信息到文件,可以的话那么代码如下:
import java.util.*
import java.io.*
public class Test1
你读入的是灰度图像jpg,但你却对它进行了灰度转换A=rgb2gray(A);如果读入彩色图像你的程序就可以运行出来。
A=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\11.bmp');% 线性灰度线性变换(拉伸)程序
a=20,b=250,c=50,d=200;
A=rgb2gray(A);
figure;imshow(A);
X=A;
[p,q]=size(X); % 获取输入图像的行列数
Y=zeros(p,q);
for i=1:p
for j=1:q
if X(i,j)a
Y(i,j)=c;
else
if X(i,j)b
Y(i,j)=((d-c)/(b-a))*(X(i,j)-a)+c;
else
Y(i,j)=d;
end
end
end
end
Y=uint8(Y);
figure;imshow(Y);