java像素级图像处理与识别方法

java像素级图像处理与识别方法

2008-06-21 19:00

转载，挺不错的文章

朋友要求帮忙做一个图片识别的小程序，因为要用在特定的环境下，所以决定采用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真，因为只是对特定的数字组合的识别，所以非常的简单，放弃采用比较复杂的识别算法，采用最普通的像素比较的识别算法。（如果背景噪声比较复杂，可以考虑先滤波后识别）在写java程序的时候发现一些问题，网上关于图片像素级操作的资料不是太多，有的还不是太正确，特此写出自己的成果与大家分享。

核心类：BufferedImage，ImageIO

ImageIO类提供图象读写接口，可以对URL，InputStream等操作，得到图像信息十分的方便。

ImageIO在.*的包中，属于jdk中的标准类。提供的方法有:

read() 例：BufferedImage imd=(new File(file));

write() 例：(imd, "JPEG", new File("C:\\test"+k+".gif"));

etRGB(j,i);

现在我们得到了像素，可以看出像素是一个一维数组，你如果不习惯可以考虑保存在一个二维的数组中，然后就来实施你的看家算法，什么小波变换，拉普拉斯算子，尽管来吧。怎么样是不是很方便呢什么你好像看不太懂，好给你一些源程序好了，包括像素分解和识别算法。

源代码

/*

* Created on 2005-11-29

*

* TODO To change the template for this generated file go to

* Window - Preferences - Java - Code Style - Code Templates

*/

package .*;

import

import

import .*;

import

import

import .*;

public class MyImage{ BufferedImage imd;mp");if")); =newim[k].getWidth(null);

=newim[k].getHeight(null);

pix=new int[iw*ih];

etRGB(j,i);

if(pix[i*(iw)+j]==-1)

pix[i*(iw)+j]=0;

else pix[i*(iw)+j]=1;

x[k]=x[k]+pix[i*(iw)+j];

}

}

//得到像匹配的数字。

int r=(pix);

(r);

"x="+x[k]);

}

}catch(Exception e){ ();

}

return ();

}

//数字模板0-9 static int[][] value={ //num 0;

{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,1,1,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,0,1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,

0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 },

//num 1

{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 1,1,1,1,1,1,1,1,1,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,

},

//num2

,

//num3

,

//num4

,

//num5

,

//num6

,

//num7

,

//num8

,

//num9

};

//图像像素相减取绝对值得到最小熵的结果。public int getMatchNum(int[] pix){

int result=-1;

int temp=100;

int x;

for(int k=0;k<=9;k++){

x=0;

for(int i=0;i

x=x+(pix[i]-value[k][i]);

}

/*for(int a=0;a<18;a++){ for(int b=0;b<10;b++){ "-"+value[k][a*10+b]+"|");

}

}*/

if(x

{

temp=x;

result=k;

}

}

return result; }

}