JAVA实现图片二值化

    哎，项目要实现JAVA的图像二值化。纠结呀，在我影像中java对图像处理并不怎么好用，但是没办法，成本要控制，只能拿出我们最大的法宝Google。没想到Google了一下，java集成的图像处理并没有我相像的那么难用，经过不断地尝试，项目也成功进入测试阶段，现将二值化方面信息拿出来和大家共享，也请大家指正。

 

一、首先说一下javax.imageio.ImageIO吧。

JDk版本

java version "1.6.0_02"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_02-b06)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 1.6.0_02-b06, mixed mode, sharing)

 

ImageIO可以处理的图像类型。

System.out.println(Arrays.asList(ImageIO.getReaderFormatNames()));

输出：[jpg, BMP, bmp, JPG, wbmp, jpeg, png, PNG, JPEG, WBMP, GIF, gif]

看可以看到JDK1.6通过ImageIO可以加载以上类型的图片。

 

二、通过BufferedImage来处理图片。

BufferedImage bi=ImageIO.read(new File("D:/Test/binary/test.jpg"));//通过imageio将图像载入
		int h=bi.getHeight();//获取图像的高
		int w=bi.getWidth();//获取图像的宽
		int rgb=bi.getRGB(0, 0);//获取指定坐标的ARGB的像素值

 可以看出通过BufferedImage 就可以轻松的获取图像的尺寸。

int BufferedImage.getRGB(x,y).获取到的是ARGB，最前面多了一个透明度。将返回的int转为16进制后,0-1透明度，2-3是R，4-5是G，6-7是B。

 

三、具体二值化的算法。

1、首先获取每个像素点的灰度值。目前使用简单的(R+G+B)/3

2、然后选定一个阀值。

3、将一个像素点灰度值和它周围的8个灰度值相加再除以9，然后和阀值比较。大于阀值的则置为255，小于则是0

 

四、废话少说，具体代码如下。

package image.binary;

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

public class BinaryTest {
	
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedImage bi=ImageIO.read(new File("D:/Test/binary/test.jpg"));//通过imageio将图像载入
		int h=bi.getHeight();//获取图像的高
		int w=bi.getWidth();//获取图像的宽
		int rgb=bi.getRGB(0, 0);//获取指定坐标的ARGB的像素值
		int[][] gray=new int[w][h];
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y < h; y++) {
				gray[x][y]=getGray(bi.getRGB(x, y));
			}
		}
		
		BufferedImage nbi=new BufferedImage(w,h,BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
		int SW=160;
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y < h; y++) {
				if(getAverageColor(gray, x, y, w, h)>SW){
					int max=new Color(255,255,255).getRGB();
					nbi.setRGB(x, y, max);
				}else{
					int min=new Color(0,0,0).getRGB();
					nbi.setRGB(x, y, min);
				}
			}
		}
		
		ImageIO.write(nbi, "jpg", new File("D:/Test/binary/二值化后_无压缩.jpg"));
	}

	public static int getGray(int rgb){
		String str=Integer.toHexString(rgb);
		int r=Integer.parseInt(str.substring(2,4),16);
		int g=Integer.parseInt(str.substring(4,6),16);
		int b=Integer.parseInt(str.substring(6,8),16);
		//or 直接new个color对象
		Color c=new Color(rgb);
		r=c.getRed();
	    	g=c.getGreen();
		b=c.getBlue();
		int top=(r+g+b)/3;
		return (int)(top);
	}
	
	/**
	 * 自己加周围8个灰度值再除以9，算出其相对灰度值
	 * @param gray
	 * @param x
	 * @param y
	 * @param w
	 * @param h
	 * @return
	 */
	public static int  getAverageColor(int[][] gray, int x, int y, int w, int h)
    {
        int rs = gray[x][y]
                      	+ (x == 0 ? 255 : gray[x - 1][y])
			            + (x == 0 || y == 0 ? 255 : gray[x - 1][y - 1])
			            + (x == 0 || y == h - 1 ? 255 : gray[x - 1][y + 1])
			            + (y == 0 ? 255 : gray[x][y - 1])
			            + (y == h - 1 ? 255 : gray[x][y + 1])
			            + (x == w - 1 ? 255 : gray[x + 1][ y])
			            + (x == w - 1 || y == 0 ? 255 : gray[x + 1][y - 1])
			            + (x == w - 1 || y == h - 1 ? 255 : gray[x + 1][y + 1]);
        return rs / 9;
    }

}

 

 

 相对较简单，将一个jpg图片二值化后产生一个无压缩的jpg文件。

 

 五、压缩

有些时候是需要将二值化后的图片进行压缩的，然后转成tiff格式的文件，以减少存储成本。但是jdk1.6的imageIO还没有加入TIFF格式的图像处理，那么可以使用辅助的包了。

1、jai-imageio包。目前发布的最新版本为1.1,1.2还在开发中。。

http://download.java.net/media/jai-imageio/builds/release/1_0_01/jai_imageio-1_0_01-windows-i586-jar.zip
2、解压后就两个jar包和一个dll。dll丢进PATH中，jar包放入工程，则我们就可以做压缩咯。

System.out.println(Arrays.asList(ImageIO.getWriterFormatNames()));

 看看，加入jar后的Imageio：

 [raw, tif, jpeg, JFIF, WBMP, jpeg-lossless, jpeg-ls, PNM, JPG, wbmp, PNG, JPEG, jpeg 2000, tiff, BMP, JPEG2000, RAW, JPEG-LOSSLESS, jpeg2000, GIF, TIF, TIFF, bmp, jpg, pnm, png, jfif, JPEG 2000, gif, JPEG-LS]

是不是可以处理的格式更强大了呢。。

 

3、压缩的全部代码。。

package image.binary;

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.IIOImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.imageio.ImageWriteParam;
import javax.imageio.ImageWriter;
import javax.imageio.stream.ImageOutputStream;

import com.sun.media.imageioimpl.plugins.tiff.TIFFImageWriterSpi;

public class BinaryTest {
	
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedImage bi=ImageIO.read(new File("D:/Test/binary/test.jpg"));//通过imageio将图像载入
		int h=bi.getHeight();//获取图像的高
		int w=bi.getWidth();//获取图像的宽
		int[][] gray=new int[w][h];
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y < h; y++) {
				gray[x][y]=getGray(bi.getRGB(x, y));
			}
		}
		
		BufferedImage nbi=new BufferedImage(w,h,BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
		int SW=160;
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y < h; y++) {
				if(getAverageColor(gray, x, y, w, h)>SW){
					int max=new Color(255,255,255).getRGB();
					nbi.setRGB(x, y, max);
				}else{
					int min=new Color(0,0,0).getRGB();
					nbi.setRGB(x, y, min);
				}
			}
		}
		
		TIFFImageWriterSpi tiffws=new TIFFImageWriterSpi();
		ImageWriter writer=tiffws.createWriterInstance();
		ImageWriteParam param=writer.getDefaultWriteParam();
		param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
		param.setCompressionType("CCITT T.6");
		param.setCompressionQuality(0.8f);
		File outFile=new File("D:/Test/binary/二值化后_有压缩.tiff");
		ImageOutputStream ios=ImageIO.createImageOutputStream(outFile);
		writer.setOutput(ios);
		writer.write(null,new IIOImage(nbi, null, null), param);
	}

	public static int getGray(int rgb){
		String str=Integer.toHexString(rgb);
		int r=Integer.parseInt(str.substring(2,4),16);
		int g=Integer.parseInt(str.substring(4,6),16);
		int b=Integer.parseInt(str.substring(6,8),16);
		//or 直接new个color对象
		Color c=new Color(rgb);
		r=c.getRed();
	    g=c.getGreen();
		b=c.getBlue();
		int top=(r+g+b)/3;
		return (int)(top);
	}
	
	/**
	 * 自己加周围8个灰度值再除以9，算出其相对灰度值
	 * @param gray
	 * @param x
	 * @param y
	 * @param w
	 * @param h
	 * @return
	 */
	public static int  getAverageColor(int[][] gray, int x, int y, int w, int h)
    {
        int rs = gray[x][y]
                      	+ (x == 0 ? 255 : gray[x - 1][y])
			            + (x == 0 || y == 0 ? 255 : gray[x - 1][y - 1])
			            + (x == 0 || y == h - 1 ? 255 : gray[x - 1][y + 1])
			            + (y == 0 ? 255 : gray[x][y - 1])
			            + (y == h - 1 ? 255 : gray[x][y + 1])
			            + (x == w - 1 ? 255 : gray[x + 1][ y])
			            + (x == w - 1 || y == 0 ? 255 : gray[x + 1][y - 1])
			            + (x == w - 1 || y == h - 1 ? 255 : gray[x + 1][y + 1]);
        return rs / 9;
    }

}

 

 

六、总结。。

1、效率问题还可以满足我们项目的要求，但是如果有同学想这样用的话一定要实际测试一下效率哦。

2、以及处理的图片效果。附件1.1版本的jai。

评论

5 楼 zlx19900228 2013-01-29  

获取图片明暗度可以通过获取HSB值来判断吧

4 楼 javajava22 2011-10-15  

取出杂线的效果不是很理想呀，

3 楼 hxq131415 2011-09-04  

楼主，怎么判断图片的明暗度呢？

2 楼 mountain_king 2011-06-16  

一般情况下，二值化主要针对文字、表格相应的图片。很少存在二值化后还要考虑其底色和底纹应该如何用黑白显示（只是个人理解）。。

1 楼 feng5hao 2010-12-10  

是否有考虑底色、底纹？