Java图像锐化操作 Java中图像锐化操作的方法详解
feng之锋 人气:0想了解Java中图像锐化操作的方法详解的相关内容吗，feng之锋在本文为您仔细讲解Java图像锐化操作的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：java图像处理教程,java图像锐化，下面大家一起来学习吧。
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
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