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java圖像處理編程

發布時間:2023-05-23 11:13:42

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提取碼:67fg

書名:Java數字圖像處理

作者:賈志剛

出版社:機械工業出版社

出版年份:2016-1

內容簡介:

本書首先通過一個簡單JAVA圖像處理程序勾勒出用JAVA來實現圖像處理的基本步驟,介紹JAVA在操作圖像方面的幾個重要的API類如ImageIO,BufferedImageOP等,並對圖像文件的保存與讀戚閉寫做較為深入細致的講解高判裂。從第二章開始介紹圖像的像素操作同時還會用實例講解如何通過這些簡單的像素操作實現圖像的色彩特效。接下來會學習圖像的直方圖,演示如何直方圖均衡化的實際應用,會基於直方圖實現一種圖像搜索演算法,接下來學習圖像處理中最重要與常見的如何調整圖像的亮度,對比度與飽和沖純度實現圖像的基本調整。然後逐步深入介紹圖像的模糊與銳化,首先學習圖像卷積模糊演算法,然後介紹快速模糊演算法盒子模糊,細節保留的高斯模糊與雙邊模糊,以及各種不同方向的對圖像實現模糊的技術,從而實現不同的處理效果。

作者簡介:

費志剛,CSDN博客專家,51CTO視頻學院認證講師,擁有10年以上的Java語言編程經驗,在圖像特徵提取匹配、識別等方面有較深入的研究,多年從事Java Swing圖形與圖像方面的應用開發,擁有豐富的圖像處理項目實踐經驗。

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?pwd=f8sq 提取碼: f8sq
簡介:在開始本書內容之前,筆者假設你已經有了面向對象語言編程的基本概念,了解Java語言的基本語法與特徵,原因在於本書的所有源代碼都是基於Java語言實現的,而且是基於Java開發環境運行與演示所有圖像處理演算法的。本書第1章到第3章是為了幫助讀者了解與掌握Java圖形與GUI編程的基本知識與概念而寫的。本章主要介紹Java GUI編程中基本的圖形知識,針對GU1編程,Java語言提供了兩套幾乎並行的API,分別是Swing與AWT。早期的Java GUJ編程中主要使用AWT的相關組件,但是AWT的功能並不是十分強大,而且嚴重依賴本地介面。於是在Java 1.3及後續版本中引入了Swing工具實現GUl編程,Swing中的組件大多數都是基於純Java語言實現的,而不是通過本地組件實現的,所以它們是輕量級的GUI組件,同時Swing對圖形與圖像的支持操作也有很大的提高與增強。如何區分AWT組件與Swing組件?一個簡單而且相當直觀的方法是看Class的名稱,Swing的組件大多數帶有大寫的前綴字母J。

⑶ java中BufferedImage圖像有哪幾種類型

Java的BufferedImage類是Image類的子類。屬於一種類型,它是用來處理和操作的圖像數據。

⑷ 新手學習使用Java,嘗試著做一個項目使用Java做一個視頻圖像的處理。

Java圖像處理技巧四則
下面代碼中用到的sourceImage是一個已經存在的Image對象

圖像剪切
對於一個已經存在的Image對象,要得到它的一個局部圖像,可以使用下面的步驟:

//import java.awt.*;
//import java.awt.image.*;
Image croppedImage;
ImageFilter cropFilter;
CropFilter =new CropImageFilter(25,30,75,75); //四個參數分別為圖像起點坐標和寬高,即CropImageFilter(int x,int y,int width,int height),詳細情況請參考API
CroppedImage= Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(sourceImage.getSource(),cropFilter));

如果是在Component的子類中使用,可以將上面的Toolkit.getDefaultToolkit().去掉。FilteredImageSource是一個ImageProcer對象。
圖像縮放
對於一個已經存在的Image對象,得到它的一個縮放的Image對象可以使用Image的getScaledInstance方法:

Image scaledImage=sourceImage. getScaledInstance(100,100, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一個100X100的圖像
Image doubledImage=sourceImage. getScaledInstance(sourceImage.getWidth(this)*2,sourceImage.getHeight(this)*2, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一個放大兩倍的圖像,這個程序一般在一個swing的組件中使用,而類Jcomponent實現了圖像觀察者介面ImageObserver,所有可以使用this。
//其它情況請參考API

灰度變換
下面的程序使用三種方法對一個彩色圖像進行灰度變換,變換的效果都不一樣。一般而言,灰度變換的演算法是將象素的三個顏色分量使用R*0.3+G*0.59+ B*0.11得到灰度值,然後將之賦值給紅綠藍,這樣顏色取得的效果就是灰度的。另一種就是取紅綠藍三色中的最大值作為灰度值。java核心包也有一種演算法,但是沒有看源代碼,不知道具體演算法是什麼樣的,效果和上述不同。

/* GrayFilter.java*/
/*@author:cherami */
/*email:[email protected]*/
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:[email protected]*/
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)+(gray<<16)+(gray<<8)+gray;
}
}

如果你有自己的演算法或者想取得特殊的效果,你可以修改類GrayModel的方法getGrayLevel()。
色彩變換
根據上面的原理,我們也可以實現色彩變換,這樣的效果就很多了。下面是一個反轉變換的例子:

/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:[email protected]*/
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:[email protected]*/
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中的三個方法,getRed、getGreen、getBlue。
下面是上面的效果的一個總的演示程序。

/*GrayImage.java*/
/*@author:cherami */
/*email:[email protected]*/
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) {
}

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