Java SE6.0实现图像卷积滤镜技术解析

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"利用Java SE6.0实现图像卷积滤镜,通过卷积技术实现图像的模糊、锐化、浮雕等效果。文章介绍了滤镜的基本概念,卷积的原理以及如何使用Java SE6.0进行图像处理。" 在图像处理领域,滤镜是一种广泛应用的技术,能够将原始图像转换成具有特定艺术风格或视觉效果的新图像。例如,模糊滤镜可以使图像变得朦胧,锐化滤镜则能增强图像的边缘和细节,而浮雕效果则能创造出类似雕塑的质感。Java SE6.0 提供了强大的图形处理能力,使得开发者能够利用编程实现这些滤镜效果。 卷积是图像处理中实现滤镜效果的一种基本方法。卷积操作涉及到一个变换矩阵,该矩阵与图像的每个像素邻域进行运算,计算新像素值。例如,一个3×3的卷积矩阵会覆盖图像上一个3×3的区域,矩阵中的每个元素与对应图像像素相乘后再求和,得出的结果就是新像素的值。这种方法可以用来创建各种各样的图像效果。 在Java SE6.0中,可以使用`java.awt.image.BufferedImage`类和`java.awt.image.ConvolveOp`类来实现卷积滤镜。首先,需要定义一个卷积矩阵,然后创建一个`ConvolveOp`对象,将矩阵作为参数传入。接着,调用`ConvolveOp`的`filter`方法,传入原始图像和目标图像,即可完成卷积操作。为了实现不同的滤镜效果,只需要改变卷积矩阵的值即可。 为了更好地理解这一过程,可以开发一个简单的图像处理软件,该软件能展示不同滤镜效果与原始图像的对比。软件界面会包含一个原始图像显示区,以及多个预设滤镜效果的显示区。用户可以选择不同的滤镜,软件实时更新显示效果,这样不仅能够直观地看到卷积滤镜的工作原理,也方便用户探索和实验不同的滤镜设置。 通过这个案例,读者可以深入学习如何在实际项目中运用Java SE6.0的图像处理功能,实现自定义的滤镜效果。这不仅有助于提升编程技能,也为创作独特的图像艺术提供了可能。同时,理解卷积原理对于进一步学习更复杂的图像处理算法,如图像分析、识别等,都是非常重要的基础。
2009-06-12 上传
[图像过滤]的“先进”技术来,于是今天下午花了些许时间,也“先进”了一吧,做了个Java版的图像过滤实现。当然,出于Java性能的考虑,笔者这里没有做图像拦截,而是使用了图像遮挡的手段来达到拦截的目的。顺便也告诉网友,究竟图像的什么部位,可能会在[绿坝]中[犯禁](我用的[史莱姆]覆盖……)。 PS:在正式开篇之前,为了体现本文所应用技术的先进性,我也学习号称全国领先的绿坝重重的加上一笔 [本代码可以过滤图片中的不良信息,但不保证不良信息能完全被过滤,也不保证被过滤的信息完全是不良信息 ] 实际上,根据网络上流传的[金惠谈判响应书]中所涉及到的资料,我们都知道绿坝对于人物图像采取了很简单——不,应该说是外行看上去很复杂的肤色验证手段,也就是提取出可归纳为人肉色的图像区域转化为黑白图(明白为什么验证不了黑人了吗?),再通过黑白图运算肉色范围最终判定是否过滤图形的古老——被先进性使用的古老技术。 笔者将其具体实现过程简化如下(具体请下载参看笔者提供的源码): view plaincopy to clipboardprint? /** * 以指定图片掩盖目标图片中大块肉色 * * @param srcImage * @param deckImage * @return */ public static Image getFleshKeepOut(BufferedImage srcImage, BufferedImage deckImage) { // 获得肌肤反色的人物图像 BufferedImage nowImage = FleshDetector.getFleshBinaryImage(srcImage); // 汲取图像中白色部分(即处理获得的肌肤反色图中的白色区域,5为有效范围匹配范围) BufferedImage nowImage1 = Alteration.dilate(nowImage,5); // 取得适当的遮盖点 PallDetection detect = FleshDetector.detectWhite(nowImage1); // 获得“和谐”后目标图 return FleshEffector.drawImage(srcImage, detect, deckImage); } /** * 以指定图片掩盖目标图片中大块肉色 * * @param srcImage * @param deckImage * @return */ public static Image getFleshKeepOut(BufferedImage srcImage, BufferedImage deckImage) { // 获得肌肤反色的人物图像 BufferedImage nowImage = FleshDetector.getFleshBinaryImage(srcImage); // 汲取图像中白色部分(即处理获得的肌肤反色图中的白色区域,5为有效范围匹配范围) BufferedImage nowImage1 = Alteration.dilate(nowImage,5); // 取得适当的遮盖点 PallDetection detect = FleshDetector.detectWhite(nowImage1); // 获得“和谐”后目标图 return FleshEffector.drawImage(srcImage, detect, deckImage); } 事实上,通过肤色检测只不过是最初直方图(取人体结构判定人类图像)的一个简化,固有的问题还是没有解决,比如很多风景图片也有大块的类肤色区域,况且还有肤色高光部分导致的漏判,还有大块人脸等。通过一个人脸检测器来过滤大块的人脸区域于是成了标配。引入更多的图像特征,比如纹理等,也可以过滤掉一些误判的风景图像。 具体的请下源码吧,这个东西虽然不难,但是用笔写的话与以前写[AI]时一样,同属论文素材之一…… 比如以下运行截图,就如[绿坝]一样,将[主席]给[色情]掉了(天地良心啊,我最初设置的肉色范围真的不会误判[主席],为了配合网上的[绿坝]实验结果才后改的取值范围……):