「java图像校正」图像水平校正

本篇文章给大家谈谈java图像校正，以及图像水平校正对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Java处理bmp图像，怎样操作BMP位图的数据
• 2、怎么用java代码放大或缩小图片不失真。
• 3、新手学习使用Java，尝试着做一个项目使用Java做一个视频图像的处理。

Java处理bmp图像，怎样操作BMP位图的数据

bmp图像文件数据分为三个部分：

1、前14个字节为文件信息头，在这部分信息中包含了位图信息标志、该bmp图像的大小和图像实际数据的相对偏移量这三部分有用的信息。

位图标志一定为“0x4D42”，否则，该文件不是bmp图像。

在VC++中，这14个字节对应一个数据类型，类型名为“BITMAPFILEHEADER”，它的定义为：

typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {

WORD bfType; //位图信息标志

DWORD bfSize; //图像的大小

WORD bfReserved1;

WORD bfReserved2;

DWORD bfOffBits; //图像实际数据的相对偏移量

} BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER, *PBITMAPFILEHEADER;

可以设一个该类型的变量：BITMAPFILEHEADER bmfh，将bmp图像文件的前14字节数据读入这个变量中，然后通过判断bmfh.bfType == 0x4D42，确定是不是为bmp图像。

2、接下来40个字节为位图信息头，其中存储了该bmp图像的有关信息。这些信息包括：图像宽度（像素）、图像高度（像素）、图像长度（字节，仅仅是图像实际数据的长度，不包括各个信息头）、水平分辨率、垂直分辨率、每个像素的存储位数等信息。

其中，通过“每个像素的存储位数”这个信息可以知道图像的颜色：

如果“每个像素的存储位数”的值只有四种：为1，说明图像只有两种颜色（黑、白）；为4，说明图像有16种颜色；为8，说明图像有256种颜色；为24，说明该图像为真彩色图像，颜色数为2^24。这四种取值对应四种bmp图像，也就是说，bmp图像只有这四种。

在这四种bmp图像种，前三种都需要在图像文件中包含调色板数据，分别存储三种图像的2、16、256种颜色。而最后一种bmp格式的图像不需要调色板，因为这种图像的“每个像素的存储位数”值为24，也就是说，存储一个像素值需要24位，正好可以存储一个像素的颜色（红、绿、蓝各8位）。

在VC++中，这40个字节的位图信息头也有一个数据类型，类型名为“BITMAPINFOHEADER”，它的定义为：

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{

DWORD biSize;

LONG biWidth; //图像宽度（像素）

LONG biHeight; //图像高度（像素）

WORD biPlanes;

WORD biBitCount; //每个像素的存储位数

DWORD biCompression;

DWORD biSizeImage; //图像长度（字节，仅仅是图像实际数据的长度，不包括各个信息头）

LONG biXPelsPerMeter; //水平分辨率

LONG biYPelsPerMeter; //垂直分辨率

DWORD biClrUsed;

DWORD biClrImportant;

} BITMAPINFOHEADER, FAR *LPBITMAPINFOHEADER, *PBITMAPINFOHEADER;

3、接下来若干个字节为调色板，只有前三种bmp图像有，第四种真彩色bmp图像没有这部分数据。

调色板是一个数组，每个数组元素有四字节，只有三个字节有用，另外一个没有。有用的三个字节存储一种颜色（红绿蓝各占一字节），这四个字节在VC++中定义为：

typedef struct tagRGBQUAD {

BYTE rgbBlue;

BYTE rgbGreen;

BYTE rgbRed;

BYTE rgbReserved;

} RGBQUAD;

定义一个这种类型的数组即为调色板。数组的长度可由BITMAPINFOHEADER中的biBitCount推算出来。

4、上述三部分信息之后，即是实际的像素数据。一个像素的存储位数为1、4、8或16，正如前面所述。

如果是1位，对应的bmp图像应该有一个长度为2的调色板。这一位的值只能是0或1，用来指明该像素的颜色在调色板中的地址。

如果是4位，对应的bmp图像应该有一个长度为16的调色板。这4位的值有16种，同样指示该像素的颜色在调色板中的地址。

如果是8位，对应的bmp图像应该有一个长度为256的调色板。这8位的值有256种，同样指示该像素的颜色在调色板中的地址。

如果是24位，对应的bmp图像没有调色板，该像素的颜色由这24位数据直接表示。

bmp图像的数据就这几个部分。

任何一个bmp图像的像素都是由红绿蓝三种颜色组成（带调色板也好，不带调色板也好）。如果一个像素的红绿蓝三种色的值相等，那么该像素就是灰色的。灰度图是这样一种有严格规定的bmp图像：它是上述四种bmp图像的第三种，并且它的调色板的每个数组元素的红绿蓝三值都相同，所以灰度图的灰度种数是256。

若要保存图像，需要按顺序保存文件信息头、位图信息头、调色板（如果有）和图像的实际数据。程序可以这样写：

bool Write(CString FileName)

{

CFile file;

BITMAPFILEHEADER bmfh;

if(! (bmi pBits))

{

AfxMessageBox("Data is not valid!");

return FALSE;

}

//创建文件

if(!file.Open(FileName,CFile::modeCreate | CFile::modeWrite))

{

AfxMessageBox("File creating fails!");

return FALSE;

}

//填写文件信息头

bmfh.bfType = 0x4d42;

bmfh.bfReserved1 = bmfh.bfReserved2 = 0;

int nInfoSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER) + GetPaletteSize() * sizeof(RGBQUAD);

bmfh.bfOffBits = sizeof(bmfh) + nInfoSize;

bmfh.bfSize = bmfh.bfOffBits + bmi-bmiHeader.biSizeImage;

//写文件

file.Write( (LPVOID)bmfh, sizeof(bmfh));

file.Write( (LPVOID)bmi, nInfoSize);

file.Write( (LPVOID)pBits, bmi-bmiHeader.biSizeImage);

return TRUE;

}

怎么用java代码放大或缩小图片不失真。

放大图像不会导致失真，而缩小图像将不可避免的失真。

Java中也同样是这样。

但java提供了4个缩放的微调选项。

image.SCALE_SMOOTH

//平滑优先

image.SCALE_FAST//速度优先

image.SCALE_AREA_AVERAGING

//区域均值

image.SCALE_REPLICATE

//像素复制型缩放

image.SCALE_DEFAULT

//默认缩放模式

调用方法

Image

new_img=old_img.getScaledInstance(1024,

768,

Image.SCALE_SMOOTH);

得到一张缩放后的新图。

新手学习使用Java，尝试着做一个项目使用Java做一个视频图像的处理。

Java图像处理技巧四则

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) {

}

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