JAVA 图像高斯滤波处理

Java 图像高斯滤波处理程序.图像的高斯滤波程序Java实现

/*
 * Edge.java
 *
 * Created on 2007年12月10日 下午8:42
 *
 */

package edu.zjut.edgedetection;

import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import java.awt.color.ColorSpace;

/**
 * 边缘检测

 * 实现了Canny边缘检测算法，提供静态函数 canny
 * @author 余乐伟
 */
public class Edge
{
    /**
     * Canny边缘检测

     * 函数 Canny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。
     * threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。

     * Canny边缘检测算法步骤：

     * step1:用高斯滤波器平滑图象；

     * step2:计算梯度的幅值和方向； 

     * step3:对梯度幅值进行非极大值抑制； 

     * step4:用双阈值算法检测和连接边缘 

     * @param sourceImage 输入图像
     * @param lowThreshold 第一个阈值（低）
     * @param highThreshold 第二个阈值（高）
     * @return 用 Canny 边缘检测算法得到的边缘图
     */
    public static BufferedImage canny（BufferedImage sourceImage int lowThreshold int highThreshold）
    {
        height = sourceImage.getHeight（）;
        width = sourceImage.getWidth（）;
        int picsize = width * height;
        
        //先把图片转换为灰度图
        ColorSpace grayCS = ColorSpace.getInstance（ColorSpace.CS_GRAY）;
        ColorConvertOp colorConvertOp = new ColorConvertOp（grayCSnull）;
        sourceImage=colorConvertOp.filter（sourceImage null）;       
        
        //sourceImage = ColorConvert.grayImage（sourceImage）;
        
        //对原图高斯滤波
        sourceImage = gaussianSmooth（sourceImage）;
        
        //梯度幅值表
        int [] gradeMagnitude = new int[picsize];
        //梯度方向表
        int [] gradeOrientation = new int[picsize];
        
        //计算方向导数和梯度的幅度
        grade（sourceImage gradeMagnitude gradeOrientation）;
        
        //应用非最大抑制细化
        int [] edgeImage= NonmMaxSuppress（gradeMagnitude gradeOrientation）;
        
        //边界提取与轮廓跟踪
        return thresholdingTracker（edgeImage gradeMagnitude lowThreshold highThreshold）;        
    }
    
    /**
     * 用高斯滤波器平滑原图像
     * @param sourceImage 输入图像
     * @return 高斯滤波后的图像
     */
    private static BufferedImage gaussianSmooth（BufferedImage sourceImage）
    {
        //高斯模板
        float[] elements =
        {1.0f/16.0f 2.0f/16.0f 1.0f/16.0f
         2.0f/16.0f 4.0f/16.0f 2.0f/16.0f
         1.0f/16.0f 2.0f/16.0f 1.0f/16.0f};
        
        BufferedImage bi = new BufferedImage（sourceImage.getWidth（） sourceImage.getHeight（） BufferedImage.TYPE_INT_RGB）;
        Graphics2D big = bi.createGraphics（）;
        big.drawImage（sourceImage 0 0 null）;
        //创建一个Kernel
        Kernel kernel = new Kernel（3 3 elements）;
        ConvolveOp blur = new ConvolveOp（kernel ConvolveOp.EDGE_NO_OPnull）;
        sourceImage = blur.filter（bi null）;
        
        return sourceImage;
    }
    
    /**
     * 计算方向导数和梯度的幅度
     * @param grayImage 要计算的图象
     * @param gradeMagnitude 要在其中存储结果的梯度数组
     * @param gradeOrientation 要在其中存储结果的方向导数组
     */
    private static void grade（BufferedImage grayImage int [] gradeMagnitude int [] gradeOrientation）
    {
        int he

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       8493  2009-07-15 15:02  CannyEdge.java

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                 8493                    1