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Java 图像处理(一) - 开放GIS

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Java 图像处理(一)

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　　曾几何时，Java图像处理已经被认为是太过鸡肋，就连Java的创始公司，在java图像处理方面也是浅尝辄止，可能相比较C++，Java在这方面的处理，确实差强人意。

不过Java类库中有一个叫JAI的库，全程是java advanced image—Java高级预想处理，其实个人觉得这个库非常丰富，奈何JAI只发行了2个版本就停止维护了，

到现在也没有找到源码，资料更是少的可怜。鉴于上述原因，本人将开始记录JAI以及Java 二维图像相关知识，本文主要介绍Java图像的主要类以及图像基础知识。

　　Java中我们对图像的操纵一般使用BufferImage,比如我们一般会使用一下方法，将一个图片文件读取到bufferimage

BufferedImage image = ImageIO.read(new File("D:\\Gis开发\\数据\\影像数据\\tiff\\china.tif"));

        这个是将已经存在的图片文件，读取到BufferedImage中，其实大家都知道图像之所以会呈现出各种颜色，无外乎就是像素值、颜色模型、样本模型这三个重要参数来体现的。其实Java的图像类

BufferedImage也无外乎这三个重要参数。
  比如我们通过BufferedImage构造参数就可以发现，其中一个构造参数是
public BufferedImage (ColorModel cm,
                      WritableRaster raster,
                      boolean isRasterPremultiplied,
                      Hashtable<?,?> properties)

 这个构造参数中，ColorModel是颜色模型，raster是栅格数据，它是由像素值和样本模型构成的，这个我们可以通过它的构造函数看到

protected WritableRaster(SampleModel sampleModel,
                         DataBuffer dataBuffer,
                         Point origin)

其中sampleModel是样例模型，dataBuffer是像素值数组。

下面介绍以上三个要素：

  • ColorModel

Java中ColorModel的实现类主要有ComponentColorModel、IndexColorModel等，我们先来看看ComponentColorModel构造函数

public ComponentColorModel (ColorSpace colorSpace,
                                boolean hasAlpha,
                                boolean isAlphaPremultiplied,
                                int transparency,
                                int transferType)

其中colorSpace很重要，颜色空间其实决定了最终这些像素值是如何呈现在我们硬件上的，比如我们的电脑显示器，印刷等。

比如常见以下颜色空间：

RGB彩色模型
@Native public static final int TYPE_RGB = 5; 
灰度模型
@Native public static final int TYPE_GRAY = 6
CMYK彩色模型
@Native public static final int TYPE_CMYK = 9;

比如我们通常的彩色图是用 TYPE_RGB，创建灰度图用TYPE_GRAY，以及TYPE_CMYK颜色模型。

hasAlpha：是否有透明通道，比如常见的png(32)，就有alpha通道  

isAlphaPremultiplied:  这是处理透明的一个参数(相对深奥，后面会详细研究)

transparency:  透明类型    其中1表示完全不透明  2表示完全透明或不透明  3表示介于两者之间，也就是透明度可调(一般选择3)

transferType:   就是像素的数据类型，跟下面的dataType我认为是一样的

  • SampleModel
Java中sampleModel的实现类主要有ComponentSampleModel以及它的子类PixelInterleavedSampleModel，我们来看看它的构造函数
public ComponentSampleModel(int dataType,
                                int w, int h,
                                int pixelStride,
                                int scanlineStride,int bandOffsets[])

其中datatype：数据类型，即就是像素值的表示单位，比如常见的RGB三通道，使用TYPE_BYTE来表示，即就是每个通道8位，用0-255来表示，常见的DEM地形数据，也会直接使用TYPE_SHORT或者TYPE_FLOAT来定义。

w:  图片宽度 

h:  图片高度

pixelStride：像素步幅，其实就是我们的像素在宽和高方向的间隔设置，通常设置为1，表示每个像素都会填充一个值，如果设置为2，则表示每2个位置设置一个像素值，这样其中的databuffer数组就会相应的缩减。

scanlineStride:  线性步幅，如果pixelStride为1，则scanlineStride为width。

bandOffsets：波段偏移量，一般都是0，比如RGB数据，一般都是new int[] {0,0,0}

像素值其实就是表示颜色的数字，这里提示一点，比如RGB数据，如果数据类型是TYPE_BYTE，如果图片是10x10大小，则这个DataBufferByte的数组大小就是10*10*3。

下面我们来自定义一个图片:

byte[] rasterBuffer = new byte[10*10*3];
DataBufferByte dataBuffer = new DataBufferByte(rasterBuffer, 10*10*3);
ColorSpace space = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY);
ComponentSampleModel sampleModle = new ComponentSampleModel(DataBuffer.TYPE_BYTE,10, 10, 1, 10*3, new int[] {0,1,2});
int[] bits = {8,8,8};
ComponentColorModel colorModel = new ComponentColorModel(space, bits, false, false, Transparency.TRANSLUCENT,DataBuffer.TYPE_BYTE);
WritableRaster raster = Raster.createWritableRaster(sampleModle,dataBuffer,new Point(0,0));
BufferedImage image = new BufferedImage(colorModel,raster,false,null);

 其实在日常开发中，我们经常会遇到ComponentColorModel,但是偶尔也会遇到IndexColorModel,这两个颜色模型有什么区别呢？

 自己找了一个这样的数据，解析后发现，如下操作

从这个输出可以看出，图像的是IndexColorModel和普通ComponentColorModel是一样的,唯一不同的是rgb的数组大小不一样，下面我们来看看对应的samplemodel

 可以看出虽然colorModel有3通道，但实际samplemodel的band只有一个，也就是说实际只有一个samplebands

这也就解是了原本按照三通道的样本，该数据的databuffer应该是7162*5968*3    而实际它的databuffer的size只有

7162*5968，也就是上图中的data的size大小，这跟我们平时看到的ComponentColorModel的data不一样，也就是用一位byte就表示了三个通道的颜色分量。

 扩展

 一般对于图像显示而言，我们拿到每个通道的颜色分量，其实还是需要转为显示器等输出设备可以识别的，这个我们可以通过ColorModel的getRGB()方法，我们来看下这个方法

public int getRGB(int pixel) {
    if (numComponents > 1) {
        throw new
            IllegalArgumentException("More than one component per pixel");
    }
    if (signed) {
        throw new
            IllegalArgumentException("Component value is signed");
    }

return (getAlpha(pixel) << 24)
        | (getRed(pixel) << 16)
        | (getGreen(pixel) << 8)
        | (getBlue(pixel) << 0);
}

 可以看出是通过三通道的分量的位运算获得最后的像素值，而IndexColorModel的getRGB()我们来看下

final public int getRGB(int pixel) {
        return rgb[pixel & pixel_mask];
    }

明显只有一个像素来计算最后的整数像素值。

总结

好了今天就简单介绍Java图像处理的基础操作，后续还将持续介绍一些实用的图像处理方法，下一篇将介绍Java中图像的放射变换，欢迎大家持续关注。


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