Java中图像锐化操作的方法详解
作者：feng之锋
这篇文章主要给大家介绍了关于Java中图像锐化操作的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、该图像锐化的思想：
本文的图像锐化是将图像中的R,G,B的值分别从原图像中提出，然后将分别将这三个R,G,B的值分别与卷积核进行卷积，最终再将最后的三个卷积的结果合成为一个像素值，从而实现图像的锐化效果。
二、整体的图像锐化的代码为：
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, "锐化",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;
//对于不同的功能设置不同大小的矩阵
// if(text.equals("锐化")){size = 5;}
//锐化卷积核
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 } };
//下面开始搞卷积算法
//初始化rgb数组
R = new int[size][size];
G = new int[size][size];
B = new int[size][size];
//对应3*3的像素格子进行卷积计算
for(int x = 0;x < width-size+1;x++){
for(int y = 0;y < height-size+1;y++){
//设置三个值分别存储r,g,b的特征值，一定要在循环内部进行初始化0，这样才能每次有不同的值
int resultOfR = 0;
int resultOfG = 0;
int resultOfB = 0;
//将格子的rgb值都取出，便于之后的卷积操作
for(int j = 0;j <size;j++){
for(int i = 0;i < size;i++){
//将该点的RGB信息取出，放到变量中待操作
int argb = rgbOfImg[x][y];
//分段获取其R,G,B信息
//int变量共4位32字节，0位对应透明度(A)，1位对应R值，2位对应G值，3位对应B值
//>>操作:将二进制代码向右移动，左边空位根据符号补充，正号为0，负号为1，右边超过范围的全部舍弃
//&:二进制位与运算符，只有两个变量对应值均为1时该位才返回1，0xff表示全为1的十六进制数(11111111),因此任何与0xff进行位与的结果均为其本身
//先移位后取位与可以将不同值对应的位信息取出,位与的意义是只取32字节的后8字节
R[i][j] = argb>>16 & 0xff;
G[i][j] = argb>>8 & 0xff;
B[i][j] = argb & 0xff;
}
}
if(text.equals("锐化")){
//分别对R,G,B进行卷积操作，对应相乘后加起来
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]);
}
}
}
//如果超过了rgb的界限（0-255），将其按照最大值或最小值处理
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;
//根据该rgb值创建颜色对象
Color color = new Color(resultOfR, resultOfG, resultOfB);
//设置颜色，其中graphics是图像的画布（见BufferedImage类与Graphics类）
graphics.setColor(color);
//画像素点（drawline用来画线，这里的起始与终点都是同一点，因此可以用来画像素点）
//size/2用来将像素点赋到中心元上
graphics.drawLine(x+size/2, y+size/2, x+size/2, y+size/2);
}
}
}
// 将图片数据 读到数组中
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;
}
}
输出结果：
虽然这个与原图的差别并不大，可能由于卷积核选择的原因。
三、关键代码的解读
该段代码主要是要去取出RGB图像的R，G，B值，然后分别对其R，G，B值分别进行卷积操作，然后将卷积后的结果再重新整合成一个int的像素值，从而就实现了图像的锐化处理。
当时看这段代码的时候，发现这部分不是很懂，代码如下：
R[i][j] = argb>>16 & 0xff; G[i][j] = argb>>8 & 0xff; B[i][j] = argb & 0xff;
不过仔细分析了一下位运算和与运算，我发现这段代码就是在分别取出R，G，B的值，因为int类的像素值中是包括了a，r，g，b四个值，int是32位的，则这四个数按顺序存在int中，每个数占8位。所以r对应得二进制需要去移动16位才能与oxff（即1111 1111）进行与运算，b对应得二进制需要去移动8位才能与oxff（即1111 1111）进行与运算，g就直接与oxff（即1111 1111）做与运算即可，虽然这样表达有点难理解，那就看下面的示意图吧：
总结
到此这篇关于Java中图像锐化操作的文章就介绍到这了,更多相关Java图像锐化操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！