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图像处理 -Java- 背景色平滑 / 反色

作者:alexgaoyh
  • 2024-01-19
    河南
  • 本文字数:1850 字

    阅读完需:约 6 分钟

背景

  《图像处理-Java-背景色平滑/反色》,之前在编写过关于图像边缘检测-去黑边图像边缘检测-自动纠偏图像处理-锐化图像处理-Java-去噪/高斯模糊/套红等一系列文章,接下来主要介绍图像背景色平滑功能,简要介绍图像反色的功能。

概述

  使用 JAVA 语音实现,实现思路是通过识别背景色并将接近背景色的像素进行平均处理,以减少图像中颜色的突变。分为如下步骤:1、颜色计数:2、背景色查找:3、平滑处理:4、颜色接近判断:5、获取平均颜色:6、替换图像。

实现效果示例

  首先输入图像仍保持不变,输出分别是: 背景色平滑(请注意四周的黑框,并且文字部分可以看出来未收背景色平滑影响)、反色。





  图像备份: 访问

代码实现

    public static BufferedImage smoothBackground2(BufferedImage originalImage, int colorThreshold) {        int width = originalImage.getWidth();        int height = originalImage.getHeight();
DataBuffer dataBuffer = originalImage.getRaster().getDataBuffer(); byte[] pixels = ((DataBufferByte) dataBuffer).getData(); Map<Integer, Integer> colorCount = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < pixels.length; i += 3) { int color = ((pixels[i] & 0xFF) << 16) | ((pixels[i + 1] & 0xFF) << 8) | (pixels[i + 2] & 0xFF); colorCount.put(color, colorCount.getOrDefault(color, 0) + 1); } int backgroundColor = findBackgroundColor(colorCount);
BufferedImage smoothedImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int y = 0; y < height; y++) { for (int x = 0; x < width; x++) { Color pixelColor = new Color(originalImage.getRGB(x, y));
// 如果像素颜色接近于背景色,进行平滑处理 if (isColorCloseToBackground(pixelColor, new Color(backgroundColor), colorThreshold)) { Color averageColor = getAverageColor(originalImage, x, y, 3); smoothedImage.setRGB(x, y, averageColor.getRGB()); } else { // 不是背景色的像素,保持原样 smoothedImage.setRGB(x, y, originalImage.getRGB(x, y)); } } }
return smoothedImage; }
private static boolean isColorCloseToBackground(Color color, Color backgroundColor, int colorThreshold) { int redDiff = Math.abs(color.getRed() - backgroundColor.getRed()); int greenDiff = Math.abs(color.getGreen() - backgroundColor.getGreen()); int blueDiff = Math.abs(color.getBlue() - backgroundColor.getBlue());
// 判断颜色是否接近背景色 return redDiff < colorThreshold && greenDiff < colorThreshold && blueDiff < colorThreshold; }
private static Color getAverageColor(BufferedImage image, int centerX, int centerY, int windowSize) { int totalRed = 0; int totalGreen = 0; int totalBlue = 0; int count = 0;
for (int y = centerY - windowSize/2; y <= centerY + windowSize/2; y++) { for (int x = centerX - windowSize/2; x <= centerX + windowSize/2; x++) { if (x >= 0 && x < image.getWidth() && y >= 0 && y < image.getHeight()) { // 获取当前像素的颜色值 Color pixelColor = new Color(image.getRGB(x, y)); totalRed += pixelColor.getRed(); totalGreen += pixelColor.getGreen(); totalBlue += pixelColor.getBlue(); count++; } } }
// 计算平均颜色值 int averageRed = totalRed / count; int averageGreen = totalGreen / count; int averageBlue = totalBlue / count;
return new Color(averageRed, averageGreen, averageBlue); }
复制代码

参考

  1. http://pap-docs.pap.net.cn/

  2. https://gitee.com/alexgaoyh


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