Java中圖像銳化操作的方法詳解
一、該圖像銳化的思想:
本文的圖像銳化是將圖像中的R,G,B的值分別從原圖像中提出,然后將分別將這三個R,G,B的值分別與卷積核進行卷積,最終再將最后的三個卷積的結(jié)果合成為一個像素值,從而實現(xiàn)圖像的銳化效果。
二、整體的圖像銳化的代碼為:
package com.yf1105; import java.awt.Color; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.ImageIcon; import javax.swing.JFrame; public class ImageTest extends JFrame{ public static void main(String[] args) { new ImageTest(); } public ImageTest() { setSize(1000,700); setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); setVisible(true); } @Override public void paint(Graphics g) { super.paint(g); int[][] rgbOfImg = getImagePixel("image/3.jpg"); test(g, "銳化",rgbOfImg.length, rgbOfImg[0].length, rgbOfImg); // g.drawImage(new ImageIcon("img/hk.jpg").getImage(), 0, 0, null); } public void test(Graphics graphics,String text,int width,int height,int[][] rgbOfImg) { int[][] R ,G ,B; int size=3; //對于不同的功能設(shè)置不同大小的矩陣 // if(text.equals("銳化")){size = 5;} //銳化卷積核 double[][] sharpening = {{-1,-1,-1},{-1,9,-1},{-1,-1,-1}}; // float[][] sharpening = { { -1, -1, -1, -1, -1 }, { -1, -1, -1, -1, -1 }, { -1, -1, 25, -1, -1 }, // { -1, -1, -1, -1, -1 }, { -1, -1, -1, -1, -1 } }; //下面開始搞卷積算法 //初始化rgb數(shù)組 R = new int[size][size]; G = new int[size][size]; B = new int[size][size]; //對應3*3的像素格子進行卷積計算 for(int x = 0;x < width-size+1;x++){ for(int y = 0;y < height-size+1;y++){ //設(shè)置三個值分別存儲r,g,b的特征值,一定要在循環(huán)內(nèi)部進行初始化0,這樣才能每次有不同的值 int resultOfR = 0; int resultOfG = 0; int resultOfB = 0; //將格子的rgb值都取出,便于之后的卷積操作 for(int j = 0;j <size;j++){ for(int i = 0;i < size;i++){ //將該點的RGB信息取出,放到變量中待操作 int argb = rgbOfImg[x][y]; //分段獲取其R,G,B信息 //int變量共4位32字節(jié),0位對應透明度(A),1位對應R值,2位對應G值,3位對應B值 //>>操作:將二進制代碼向右移動,左邊空位根據(jù)符號補充,正號為0,負號為1,右邊超過范圍的全部舍棄 //&:二進制位與運算符,只有兩個變量對應值均為1時該位才返回1,0xff表示全為1的十六進制數(shù)(11111111),因此任何與0xff進行位與的結(jié)果均為其本身 //先移位后取位與可以將不同值對應的位信息取出,位與的意義是只取32字節(jié)的后8字節(jié) R[i][j] = argb>>16 & 0xff; G[i][j] = argb>>8 & 0xff; B[i][j] = argb & 0xff; } } if(text.equals("銳化")){ //分別對R,G,B進行卷積操作,對應相乘后加起來 for(int j = 0;j < size;j++){ for(int i = 0;i < size;i++){ resultOfR += (int)(sharpening[i][j]*R[i][j]); } } for(int i = 0;i < size;i++){ for(int j = 0;j < size;j++){ resultOfG += (int)(sharpening[i][j]*G[i][j]); } } for(int i = 0;i < size;i++){ for(int j = 0;j < size;j++){ resultOfB += (int)(sharpening[i][j]*B[i][j]); } } } //如果超過了rgb的界限(0-255),將其按照最大值或最小值處理 if(resultOfR > 255)resultOfR = 255; if(resultOfR < 0)resultOfR = 0; if(resultOfG > 255)resultOfG = 255; if(resultOfG < 0)resultOfG = 0; if(resultOfB > 255)resultOfB = 255; if(resultOfB < 0)resultOfB = 0; //根據(jù)該rgb值創(chuàng)建顏色對象 Color color = new Color(resultOfR, resultOfG, resultOfB); //設(shè)置顏色,其中g(shù)raphics是圖像的畫布(見BufferedImage類與Graphics類) graphics.setColor(color); //畫像素點(drawline用來畫線,這里的起始與終點都是同一點,因此可以用來畫像素點) //size/2用來將像素點賦到中心元上 graphics.drawLine(x+size/2, y+size/2, x+size/2, y+size/2); } } } // 將圖片數(shù)據(jù) 讀到數(shù)組中 public int[][] getImagePixel(String image) { BufferedImage bi = null; File file = new File(image); try { bi = ImageIO.read(file); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } int w = bi.getWidth(); int h = bi.getHeight(); int imgindex[][] = new int[w][h]; for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int rgb = bi.getRGB(i, j); imgindex[i][j] = rgb; System.out.print(" " + rgb); } System.out.println(); } return imgindex; } }
輸出結(jié)果:
雖然這個與原圖的差別并不大,可能由于卷積核選擇的原因。
三、關(guān)鍵代碼的解讀
該段代碼主要是要去取出RGB圖像的R,G,B值,然后分別對其R,G,B值分別進行卷積操作,然后將卷積后的結(jié)果再重新整合成一個int的像素值,從而就實現(xiàn)了圖像的銳化處理。
當時看這段代碼的時候,發(fā)現(xiàn)這部分不是很懂,代碼如下:
R[i][j] = argb>>16 & 0xff; G[i][j] = argb>>8 & 0xff; B[i][j] = argb & 0xff;
不過仔細分析了一下位運算和與運算,我發(fā)現(xiàn)這段代碼就是在分別取出R,G,B的值,因為int類的像素值中是包括了a,r,g,b四個值,int是32位的,則這四個數(shù)按順序存在int中,每個數(shù)占8位。所以r對應得二進制需要去移動16位才能與oxff(即1111 1111)進行與運算,b對應得二進制需要去移動8位才能與oxff(即1111 1111)進行與運算,g就直接與oxff(即1111 1111)做與運算即可,雖然這樣表達有點難理解,那就看下面的示意圖吧:
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Java中圖像銳化操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java圖像銳化操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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