在 previous blog post 中，我们演示了如何为图像添加模糊效果。今天，我们将向您展示如何应用中值和维纳滤波器，它们通常用于对图像进行去噪和平滑处理。因此，让我们看看如何在 Java 中以编程方式将中值和维纳过滤器应用于图像。
用于应用中值和维纳图像过滤器的 Java API - 免费下载
要对图像应用中值和维纳滤波器，我们将使用 Aspose.Imaging for Java。它是一个强大的图像编辑 API，用于在 Java 应用程序中操作图像。您可以 下载 API 或使用以下 Maven 配置安装它。
<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>
将中值滤波器应用于 Java 中的图像
中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，是一种流行的图像去噪方法。以下是在 Java 中将中值滤波器应用于图像的步骤。
- 首先，使用 Image.load() 方法加载图像。
- 然后，将图像转换为 RasterImage 类型。
- 创建一个 MedianFilterOptions 类的实例，并用矩形的大小对其进行初始化。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, MedianFilterOptions) 方法应用中值滤波器。
- 最后，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的图像。
以下代码示例展示了如何将中值滤波器应用于 Java 中的图像。
// 加载嘈杂的图像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 将图像转换为 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 创建 MedianFilterOptions 类的实例并设置大小。
MedianFilterOptions options = new MedianFilterOptions(4);
// 将 MedianFilterOptions 过滤器应用于 RasterImage 对象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的图像
image.save("Jac_median_denoise.jpg");
下面是应用中值滤波器之前和之后的图像。
将 Gauss Wiener 滤波器应用于 Java 中的图像
Gauss wiener 是另一种常用的图像分级方法，通过最小化加性噪声和模糊。以下是将 gauss wiener 过滤器应用于 Java 中的图像的步骤。
- 首先，使用 Image.load() 方法加载图像。
- 然后，将图像转换为 RasterImage 类型。
- 创建一个 GaussWienerFilterOptions 类的实例，并使用半径大小和平滑值对其进行初始化。
- （可选）要获取灰度图像，请使用 GaussWienerFilterOptions.setGrayscale(true) 方法。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, GaussWienerFilterOptions) 方法应用 gauss wiener 过滤器。
- 最后，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的图像。
以下代码示例展示了如何将 gauss wiener 过滤器应用于 Java 中的图像。
// 加载图像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 将图像转换为 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 创建 GaussWienerFilterOptions 类的实例并设置半径大小和平滑值。
GaussWienerFilterOptions options = new GaussWienerFilterOptions(12, 3);
options.setGrayscale(true);
// 将 GaussWienerFilterOptions 滤镜应用于 RasterImage 对象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的图像
image.save("Jac_gauss_weiner.jpg");
下面是应用带有灰度选项的 gauss wiener 过滤器之前和之后的图像。
下图是在没有灰度化的情况下应用 gauss wiener 滤波器之前和之后的图像。
将 Motion Wiener 滤波器应用于 Java 中的图像
维纳运动滤波器用于消除由于移动物体而产生的图像模糊。以下是在 Java 中将运动维纳过滤器应用于图像的步骤。
- 首先，使用 Image.load() 方法加载图像。
- 然后，将图像转换为 RasterImage 类型。
- 创建一个 MotionWienerFilterOptions 类的实例，并用长度、平滑值和角度对其进行初始化。
- 使用 RasterImage.filter(Rectangle, MotionWienerFilterOptions) 方法应用运动维纳滤波器。
- 最后，使用 RasterImage.save() 方法保存生成的图像。
以下代码示例展示了如何将运动维纳滤镜应用于 Java 中的图像。
// 加载图像
Image image = Image.load("jack.jpg");
// 将图像转换为 RasterImage
RasterImage rasterImage = (RasterImage) image;
if (rasterImage == null) {
return;
}
// 创建 MotionWienerFilterOptions 类的实例并设置长度、平滑值和角度。
MotionWienerFilterOptions options = new MotionWienerFilterOptions(10, 2, 10);
//options.setGrayscale(true);
// 将 MotionWienerFilterOptions 过滤器应用于 RasterImage 对象。
rasterImage.filter(image.getBounds(), options);
// 保存生成的图像
image.save("Jac_motion_weiner.jpg");
Java Median and Wiener Image Filtering API - 获取免费许可证
您可以 获得免费的临时许可证 并对图像应用中值和维纳滤波器，而不受评估限制。
结论
在本文中，您学习了如何将中值和维纳滤波器应用于 Java 中的图像。此外，我们还介绍了如何减少图像中移动物体的噪声。您可以在 Java 应用程序中轻松使用这些功能来集成图像编辑功能。
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