「java二值化」如何实现二值化
今天给各位分享java二值化的知识，其中也会对如何实现二值化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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急！！，二值化后的图像，用JAVA中值滤波算法，去除椒盐噪点！！！
椒盐噪声的话一般可以用中值滤波器去除, 中值滤波器很容易实现, 依此遍历图像中每个像素点, 每个像素点与其周围的8个点像素值做一下排序操作, 找到这九个点中的中值点赋给当前遍历点的像素就可以了, 算法很简单吧. 我这有c++的源码, 楼主要想要的话发邮件到我的邮箱769569350@qq.com我可以把程序发给你.
关于java处理图像占用空间大的相关问题~~
看你的图像的色彩模型，
如果是RGB每个像素24bit，3个字节，占用1024*1024*3=3MiB内存
如果ARGB，一般都是每个像素32bit，4个字节，占用1024*1024*4=4MiB内存（Java也常用这个交换）
如果灰度模型，每个像素8bit，占用1MiB内存
如果2值化，每个像素1bit，占用1024*1024/8=128KiB内存，这在无压缩情况下容量最小。
常见视频I420模型，每个像素6bit，1024*1024能用768KiB获得近似真彩的效果.
图像处理在内存中就是这样，如果想空间小，就要增加运算时间使用压缩算法和调整色彩模型。
java代码怎么实现图像二值化
较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。
局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。
这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。
亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。
常用的局部自适应阈值有：
1）局部邻域块的均值；
2）局部邻域块的高斯加权和。
关于java二值化和如何实现二值化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布于：2022-12-29，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。