前些时候做毕业设计 用java做的数字图像处理方面的东西 这方面的资料ms比较少 发点东西上来大家共享一下 主要就是些算法 有自己写的 有人家的 还有改人家的 有的算法写的不好 大家不要见笑
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一 读取bmp图片数据
// 获取待检测图像 数据保存在数组 nData[] nB[] nG[] nR[]中
public void getBMPImage(String source) throws Exception { clearNData(); //清除数据保存区 FileInputStream fs = null; try { fs = new FileInputStream(source); int bfLen = ; byte bf[] = new byte[bfLen]; fs read(bf bfLen); // 读取 字节BMP文件头 int biLen = ; byte bi[] = new byte[biLen]; fs read(bi biLen); // 读取 字节BMP信息头
// 源图宽度 nWidth = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 源图高度 nHeight = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 位数 nBitCount = (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 源图大小 int nSizeImage = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;
// 对 位BMP进行解析 if (nBitCount == ){ int nPad = (nSizeImage / nHeight) nWidth * ; nData = new int[nHeight * nWidth]; nB=new int[nHeight * nWidth]; nR=new int[nHeight * nWidth]; nG=new int[nHeight * nWidth]; byte bRGB[] = new byte[(nWidth + nPad) * * nHeight]; fs read(bRGB (nWidth + nPad) * * nHeight); int nIndex = ; for (int j = ; j nHeight; j++){ for (int i = ; i nWidth; i++) { nData[nWidth * (nHeight j ) + i] = ( xff) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (int) bRGB[nIndex] xff; nB[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex] xff; nG[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nR[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nIndex += ; } nIndex += nPad; } // Toolkit kit = Toolkit getDefaultToolkit(); // image = kit createImage(new MemoryImageSource(nWidth nHeight // nData nWidth));
/* //调试数据的读取
FileWriter fw = new FileWriter( C:\\Documents and Settings\\Administrator\\My Documents\\nDataRaw txt );//创建新文件 PrintWriter out = new PrintWriter(fw); for(int j= ;jnHeight;j++){ for(int i= ;inWidth;i++){ out print(( * +nData[nWidth * (nHeight j ) + i])+ _ +nR[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nG[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nB[nWidth * (nHeight j ) + i]+ ); } out println( ); } out close();*/ } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } finally { if (fs != null) { fs close(); } } // return image; }
二 由r g b 获取灰度数组
public int[] getBrightnessData(int rData[] int gData[] int bData[]){ int brightnessData[]=new int[rData length]; if(rData length!=gData length || rData length!=bData length || bData length!=gData length){ return brightnessData; } else { for(int i= ;ibData length;i++){ double temp= *rData[i]+ *gData[i]+ *bData[i]; brightnessData[i]=(int)(temp)+((temp (int)(temp)) ? : ); } return brightnessData; } }
三 直方图均衡化
public int [] equilibrateGray(int[] PixelsGray int width int height) { int gray; int length=PixelsGray length; int FrequenceGray[]=new int[length]; int SumGray[]=new int[ ]; int ImageDestination[]=new int[length]; for(int i = ; i length ;i++) { gray=PixelsGray[i]; FrequenceGray[gray]++; } // 灰度均衡化 SumGray[ ]=FrequenceGray[ ]; for(int i= ;i ;i++){ SumGray[i]=SumGray[i ]+FrequenceGray[i]; } for(int i= ;i ;i++) { SumGray[i]=(int)(SumGray[i]* /length); } for(int i= ;iheight;i++) { for(int j= ;jwidth;j++) { int k=i*width+j; ImageDestination[k]= xFF | ((SumGray[PixelsGray[k]] ) | (SumGray[PixelsGray[k]] ) | SumGray[PixelsGray[k]]); } } return ImageDestination; }
四 laplace 阶滤波 增强边缘 图像锐化
public int[] laplace DFileter(int []data int width int height){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; else filterData[i*width+j]= *data[i*width+j] data[i*width+j ] data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } }// System out println( max: +max);// System out println( min: +min); for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; }
五 laplace 阶增强滤波 增强边缘 增强系数delt
public int[] laplaceHigh DFileter(int []data int width int height double delt){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j]); else filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j] data[i*width+j ]) data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; } 六 局部阈值处理 值化
// 局部阈值处理 值化 niblack s method /*原理 T(x y)=m(x y) + k*s(x y) 取一个宽度为w的矩形框 (x y)为这个框的中心 统计框内数据 T(x y)为阈值 m(x y)为均值 s(x y)为均方差 k为参数(推荐 )计算出t再对(x y)进行切割 / 这个算法的优点是 速度快 效果好 缺点是 niblack s method会产生一定的噪声 */ public int[] localThresholdProcess(int []data int width int height int w int h double coefficients double gate){ int[] processData=new int[data length]; for(int i= ;idata length;i++){ processData[i]= ; } if(data length!=width*height) return processData; int wNum=width/w; int hNum=height/h; int delt[]=new int[w*h]; //System out println( w; +w+ h: +h+ wNum: +wNum+ hNum: +hNum); for(int j= ;jhNum;j++){ for(int i= ;iwNum;i++){ //for(int j= ;j ;j++){ // for(int i= ;i ;i++){ for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ delt[n*w+k]=data[(j*h+n)*width+i*w+k]; //System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( data[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +data[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ delt=thresholdProcess(delt w h coefficients gate); for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ processData[(j*h+n)*width+i*w+k]=delt[n*w+k]; // System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( processData[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +processData[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ } } return processData; }
七 全局阈值处理 值化
public int[] thresholdProcess(int []data int width int height double coefficients double gate){ int [] processData=new int[data length]; if(data length!=width*height) return processData; else{ double sum= ; double average= ; double variance= ; double threshold; if( gate!= ){ threshold=gate; } else{ for(int i= ;iwidth*height;i++){ sum+=data[i]; } average=sum/(width*height); for(int i= ;iwidth*height;i++){ variance+=(data[i] average)*(data[i] average); } variance=Math sqrt(variance); threshold=average coefficients*variance; } for(int i= ;iwidth*height;i++){ if(data[i]threshold) processData[i]= ; else processData[i]= ; } return processData; } }
八 垂直边缘检测 sobel算子
public int[] verticleEdgeCheck(int []data int width int height int sobelCoefficients) throws Exception{ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; if(data length!=width*height) return filterData; try{ for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i== || i==height || i==height ||j== || j== || j==width || j==width ){ filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; } else{ double average; //中心的九个像素点 //average=data[i*width+j] Math sqrt( )*data[i*width+j ]+Math sqrt( )*data[i*width+j+ ] average=data[i*width+j] sobelCoefficients*data[i*width+j ]+sobelCoefficients*data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j ]+data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j ]+data[(i+ )*width+j+ ]; filterData[i*width+j]=(int)(average); } if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } return filterData; }
九 图像平滑 * 掩模处理（平均处理） 降低噪声
lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/26286
文件名称: 图象的边沿检测与提取，轮廓跟踪算法代码下载 收藏√ [ 5 4 3 2 1 ] 所属分类: GDI-Bitmap 开发工具: C-C++ 文件大小: 31 KB 上传时间: 2005-04-07 下载次数: 66 提 供 者: 罗丁 详细说明：图像处理程序代码，图像边缘检测与提取，轮廓跟踪算法-image processing code, edge detection and extraction, contour tracking algorithm
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1、首先在一个java工程下创建一个类名的ScannerDemo的类。
2、然后创建一个Scanner类对象，让它接收从键盘输入的数据。
3、这里利用的nextLine方法接收字符串。next方法其实也是可以获取字符串的。但是next不能获取空格，比如输入Hello World，使用next方法只会得到Hello；而使用nextLine方法会得到完整的Hello World；因为nextLine方法是以回车键为结束标识的。
4、在程序窗口空白处，点击右键，选择Run As ——Java Application。
5、这时在控制台中，输入字符串，按回车。可以看到利用Scanner类的nextLine成功接收到字符串。
6、当然Scanner除能接收字符串之外，像整数，浮点数也是可以接收的，都有对应的方法。下面就以接收整数为例，其他类型的也差不多，可以自己尝试一下。
7、运行查看结果，可以看到nextInt()只能接收整数。想要接收其他类型的数据就得用其他方法了。
扩展资料：
Scanner类常用方法
1、String next():接收控制台输入的字符串（备注：不能将空格作为字符串接收）；
2、String nextLine()：接收控制台输入的字符串；
3、int nextInt():接收控制台输入的int类型的数据；
4、double nextDouble:接收控制台输入的double 类型的数据；
5、boolean nextBoolean():接收控制台输入的boolean 类型的数据；
6、输入char类型的数据；
Scanner类没有直接输入char类型的方法，可以通过charAt()方法从next()或nexyLine()获取。
参考资料：百度百科-计算机编程语言
汗个，这段代码倒是有点像android的
就是将图片大小排放计算出来显示；
要注释啊，传源文件上来才好搞哦。里面有不少自定义的类和方法
如：image2pixels();