来对下面的图像滤波，其实就是对各个像素点进行数学运算的过程
均值滤波
均值滤波的实现很简单，把滤波器的各个像素点相加在取平均就可以了。
public static int getAVEcolor(int x,int y,BufferedImage bi)
{
int color=0;
int r=0,g=0,b=0;
for(int i=x-1;i<=x+1;i++)
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
{
color=bi.getRGB(i, j);
r += (color >> 16) & 0xff;
g += (color >> 8) & 0xff;
b += color & 0xff;
}
int ia = 0xff;
int ir = (int)(r/9);
int ig = (int)(g/9);
int ib = (int)(b/9);
color = (ia << 24) | (ir << 16) | (ig << 8) | ib;
return color;
}
效果如下图
中值滤波
取滤波器的各个像素点的中值。如3*3的滤波器就取排列后的第5个数
public static int getMidcolor(int x,int y,BufferedImage bi)
{
int color=0;
int m=0;
int a[]=new int[9];
for(int i=x-1;i<=x+1;i++)
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
{
color=bi.getRGB(i, j);
a[m]=color;
m++;
}
Arrays.sort(a);
color=a[5];
return color;
}
效果如下图
拉普拉斯滤波
其实也是各个像素点的基本运算
//LPLS滤波中间权重为8
public static int getLPLScolor8(int x,int y,BufferedImage bi)
{
int color=0,r=0,g=0,b=0;
for(int i=x-1;i<=x+1;i++)
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
{
if(i!=x&&j!=y)
{
color=bi.getRGB(i, j);
r -= (color >> 16) & 0xff;
g -= (color >> 8) & 0xff;
b -= color & 0xff;
}
else if(i==x&&j==y)
{
color=bi.getRGB(i, j);
r += 8*((color >> 16) & 0xff);
g += 8*((color >> 8) & 0xff);
b += 8*(color & 0xff);
}
}
color=bi.getRGB(x, y);
r += (color >> 16) & 0xff;
g += (color >> 8) & 0xff;
b += color & 0xff;
int ia = 0xff;
color = (ia << 24) | (clamp(r) << 16) | (clamp(g) << 8) | clamp(b);
return color;
}
//LPLS中间权重为4
public static int getLPLScolor4(int x,int y,BufferedImage bi)
{
int color=0,r=0,g=0,b=0;
color=bi.getRGB(x, y+1);
r -= (color >> 16) & 0xff;
g -= (color >> 8) & 0xff;
b -= color & 0xff;
color=bi.getRGB(x-1, y);
r -= (color >> 16) & 0xff;
g -= (color >> 8) & 0xff;
b -= color & 0xff;
color=bi.getRGB(x+1, y);
r -= (color >> 16) & 0xff;
g -= (color >> 8) & 0xff;
b -= color & 0xff;
color=bi.getRGB(x, y-1);
r -= (color >> 16) & 0xff;
g -= (color >> 8) & 0xff;
b -= color & 0xff;
color=bi.getRGB(x, y);
r += 5*((color >> 16) & 0xff);
g += 5*((color >> 8) & 0xff);
b += 5*(color & 0xff);
int ia = 0xff;
color = (ia << 24) | (clamp(r) << 16) | (clamp(g) << 8) | clamp(b);
return color;
}
LPLS权重4
LPLS权重8
Sobel滤波
主要用于提取边缘信息，当然也是数学变化
public static int getSobelcolor(int x,int y,BufferedImage bi)
{
int color=0;
int r1=0,g1=0,b1=0;
int r2=0,g2=0,b2=0;
int []a1= {-1,-2,-1,0,0,0,1,2,1};
int []a2= {1,0,-1,2,0,-2,1,0,-1};
int m=0;
for(int i=x-1;i<=x+1;i++)
for(int j=y-1;j<=y+1;j++)
{
color=bi.getRGB(i, j);
r1 += a1[m]*((color >> 16) & 0xff);
g1 += a1[m]*((color >> 8) & 0xff);
b1 += a1[m]*(color & 0xff);
r2 += a2[m]*((color >> 16) & 0xff);
g2 += a2[m]*((color >> 8) & 0xff);
b2 += a2[m]*(color & 0xff);
m+=1;
}
r1=(int)Math.sqrt(r1*r1+r2*r2);
g1=(int)Math.sqrt(g1*g1+g2*g2);
b1=(int)Math.sqrt(b1*b1+b2*b2);
int ia = 0xff;
color = (ia << 24) | (clamp(r1) << 16) | (clamp(g1) << 8) | clamp(b1);
return color;
}
结果
他可以用于图像转线稿哎
转化后的线稿
应该还要去除下噪声才好用
注意
用java读取的是RGB值，要做位运算转变成在R，G，B的分量。
注意转换后的图像的灰度值要小于255大于0，灰度值不在此区间的要让他等于255或0。一开始做LPLS的变化的时候没有注意到这一点，做出来的图像失真很严重，找了半天原因。。。