java数字图像处理常用算法

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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。

作者：中国IT实验室来源：中国IT实验室 2007年8月23日

关键字：

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=0;i<bData.length;i++){
       double temp=0.3*rData[i]+0.59*gData[i]+0.11*bData[i];
       brightnessData[i]=(int)(temp)+((temp-(int)(temp))>0.5?1:0);
      }
      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[256];
         int ImageDestination[]=new int[length];
         for(int i = 0; i <length ;i++)
        {
           gray=PixelsGray[i];
              FrequenceGray[gray]++;
        }
          //    灰度均衡化
         SumGray[0]=FrequenceGray[0];
         for(int i=1;i<256;i++){
               SumGray[i]=SumGray[i-1]+FrequenceGray[i];
         }
         for(int i=0;i<256;i++) {
               SumGray[i]=(int)(SumGray[i]*255/length);
         }
         for(int i=0;i<height;i++)
         {
               for(int j=0;j<width;j++)
              {
                  int k=i*width+j;
                  ImageDestination[k]=0xFF000000 | ((SumGray[PixelsGray[k]]<<
                            16 ) | (SumGray[PixelsGray[k]]<< 8 ) | SumGray[PixelsGray[k]]);
               }
          }
         return ImageDestination;
      }

四 laplace2阶滤波，增强边缘,图像锐化

    public int[] laplace2DFileter(int []data,int width,int height){

    int filterData[]=new int[data.length];
    int min=10000;
    int max=-10000;
    for(int i=0;i<height;i++){
      for(int j=0;j<width;j++){
       if(i==0 || i==height-1 || j==0 || j==width-1)
               filterData[i*width+j]=data[i*width+j];
       else
        filterData[i*width+j]=9*data[i*width+j]-data[i*width+j-1]-data[i*width+j+1]
                             -data[(i-1)*width+j]-data[(i-1)*width+j-1]-data[(i-1)*width+j+1]
                             -data[(i+1)*width+j]-data[(i+1)*width+j-1]-data[(i+1)*width+j+1];
       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=0;i<width*height;i++){
      filterData[i]=(filterData[i]-min)*255/(max-min);
    }
    return filterData;
    }

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