在 上一篇博文 中，我們演示瞭如何為圖像添加模糊效果。今天，我們將向您展示如何應用中值濾波器和維納濾波器，它們通常用於對圖像進行去噪和平滑處理。因此，讓我們看看如何在 Java 中以編程方式將中值和維納濾波器應用於圖像。
應用中值和維納圖像過濾器的 Java API - 免費下載
要在圖像上應用中值和維納濾波器，我們將使用 Aspose.Imaging for Java。它是一個功能強大的圖像編輯 API，用於在 Java 應用程序中操作圖像。您可以 下載 API 或使用以下 Maven 配置安裝它。
<repository>
<id>AsposeJavaAPI</id>
<name>Aspose Java API</name>
<url>https://repository.aspose.com/repo/</url>
</repository>
<dependency>
<groupId>com.aspose</groupId>
<artifactId>aspose-imaging</artifactId>
<version>22.9</version>
</dependency>
在 Java 中對圖像應用中值濾波器
中值濾波是一種非線性數字濾波技術，是一種流行的圖像去噪方法。以下是在 Java 中將中值濾波器應用於圖像的步驟。
- 首先，使用 Image.load() 方法加載圖像。
- 然後，將圖像轉換為 RasterImage 類型。
- 創建 MedianFilterOptions 類的實例並使用矩形的大小對其進行初始化。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, MedianFilterOptions) 方法應用中值濾波器。
- 最後，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的圖像。
以下代碼示例顯示瞭如何在 Java 中將中值濾波器應用於圖像。
// 加載嘈雜的圖像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 將圖像轉換為 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 創建 MedianFilterOptions 類的實例並設置大小。
MedianFilterOptions options = new MedianFilterOptions(4);
// 將 MedianFilterOptions 過濾器應用於 RasterImage 對象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的圖像
image.save("Jac_median_denoise.jpg");
下面是應用中值濾波器之前和之後的圖像。
將高斯維納濾波器應用於 Java 中的圖像
高斯維納是另一種常用的圖像分級方法，它通過最小化加性噪聲和模糊來進行圖像分級。以下是在 Java 中將高斯維納濾波器應用於圖像的步驟。
- 首先，使用 Image.load() 方法加載圖像。
- 然後，將圖像轉換為 RasterImage 類型。
- 創建 GaussWienerFilterOptions 類的實例，並使用半徑大小和平滑值對其進行初始化。
- （可選）要獲取灰度圖像，請使用 GaussWienerFilterOptions.setGrayscale(true) 方法。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, GaussWienerFilterOptions) 方法應用高斯維納濾波器。
- 最後，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的圖像。
以下代碼示例顯示瞭如何在 Java 中將高斯維納濾波器應用於圖像。
// 加載圖像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 將圖像轉換為 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 創建 GaussWienerFilterOptions 類的實例並設置半徑大小和平滑值。
GaussWienerFilterOptions options = new GaussWienerFilterOptions(12, 3);
options.setGrayscale(true);
// 將 GaussWienerFilterOptions 過濾器應用於 RasterImage 對象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的圖像
image.save("Jac_guass_weiner.jpg");
下面是應用帶有灰度選項的高斯維納濾波器之前和之後的圖像。
下面是應用高斯維納濾波器之前和之後的圖像，沒有灰度。
將運動維納濾波器應用於 Java 中的圖像
運動維納濾波器用於消除由於移動物體而產生的圖像模糊。以下是在 Java 中將運動維納濾波器應用於圖像的步驟。
- 首先，使用 Image.load() 方法加載圖像。
- 然後，將圖像轉換為 RasterImage 類型。
- 創建 MotionWienerFilterOptions 類的實例，並使用長度、平滑值和角度對其進行初始化。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, MotionWienerFilterOptions) 方法應用運動維納濾波器。
- 最後，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的圖像。
以下代碼示例顯示瞭如何在 Java 中將運動維納濾波器應用於圖像。
// 加載圖像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 將圖像轉換為 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 創建 MotionWienerFilterOptions 類的實例並設置長度、平滑值和角度。
MotionWienerFilterOptions options = new MotionWienerFilterOptions(10, 2, 10);
//options.setGrayscale(true);
// 將 MotionWienerFilterOptions 過濾器應用於 RasterImage 對象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的圖像
image.save("Jac_motion_weiner.jpg");
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您可以 獲得免費的臨時許可證 並在沒有評估限制的情況下對圖像應用中值和維納濾波器。
結論
在本文中，您學習瞭如何在 Java 中對圖像應用中值和維納濾波器。此外，我們還介紹瞭如何減少圖像中移動物體的噪聲。您可以輕鬆地在 Java 應用程序中使用這些功能來集成圖像編輯功能。
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