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写了很多篇关于图像处理的文章，没有一篇介绍Java 2D的图像处理API，文章讨论和提及的
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API都是基于JDK6的，首先来看Java中如何组织一个图像对象BufferedImage的，如图：
一个BufferedImage的像素数据储存在Raster中，ColorModel里面储存颜色空间，类型等
信息，当前Java只支持一下三种图像格式- JPG,PNG,GIF,如何向让Java支持其它格式，首
先要 完成Java中的图像读写接口，然后打成jar，加上启动参数- Xbootclasspath/p
newimageformatIO.jar即可。
Java中如何读写一个图像文件，使用ImageIO对象即可。读图像文件的代码如下：
File file = new File("D:\\test\\blue_flower.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
写图像文件的代码如下：
File outputfile = new File("saved.png");
ImageIO.write(bufferedImage, "png",outputfile);
从BufferedImage对象中读取像素数据的代码如下：
1 int type= image.getType();2 if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )3 return (int [])image.getRaster().getDataElements(x, y, width, height, pixels );4 else5 return image.getRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );
首先获取图像类型，如果不是32位的INT型数据，直接读写RGB值即可，否则需要从Raster
对象中读取。
往BufferedImage对象中写入像素数据同样遵守上面的规则。代码如下：
1 int type= image.getType();2 if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )3 image.getRaster().setDataElements(x, y, width, height, pixels );4 else5 image.setRGB(x, y, width, height, pixels, 0, width );
读取图像可能因为图像文件比较大，需要一定时间的等待才可以，Java Advance Image
Processor API提供了MediaTracker对象来跟踪图像的加载，同步其它操作，使用方法如下：
MediaTracker tracker = new MediaTracker(this); //初始化对象 om/roucheng/tracker.addImage(image_01, 1); // 加入要跟踪的BufferedImage对象image_001tracker.waitForID(1, 10000) // 等待10秒，让iamge_01图像加载
从一个32位int型数据cARGB中读取图像RGB颜色值的代码如下：
1 int alpha = (cARGB 24) 0xff; //透明度通道 g/2 int red = (cARGB 16) 0xff;3 int green = (cARGB 8) 0xff;4 int blue = cARGB 0xff;
将RGB颜色值写入成一个INT型数据cRGB的代码如下：
cRGB = (alpha 24) | (red 16) | (green 8) | blue;
创建一个BufferedImage对象的代码如下：
BufferedImage image = newBufferedImage(256, 256, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
一个完整的源代码Demo如下：
1 package com.gloomyfish.swing; 2 3 import java.awt.BorderLayout; 4 import java.awt.Dimension; 5 import java.awt.Graphics; 6 import java.awt.Graphics2D; 7 import java.awt.RenderingHints; 8 import java.awt.image.BufferedImage; 9 import java.io.File; 10 import java.io.IOException; 11 12 import javax.imageio.ImageIO; 13 import javax.swing.JComponent; 14 import javax.swing.JFrame; 15 16 public class PlasmaDemo extends JComponent {
17 18 /** 19 *
20 */ 21 private static final long serialVersionUID = -2236160343614397287L;
22 private BufferedImage image = null;
23 private int size = 256; 24 25 public PlasmaDemo() {
26 super();
27 this.setOpaque(false);
28 }
29 30 protected void paintComponent(Graphics g) {
31 Graphics2D g2 = (Graphics2D)g;
32 g2.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);
33 g2.drawImage(getImage(), 5, 5, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
34 }
35 36 private BufferedImage getImage() {
37 if(image == null) {
38 image = new BufferedImage(size, size, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
39 int[] rgbData = new int[size*size];
40 generateNoiseImage(rgbData);
41 setRGB(image, 0, 0, size, size, rgbData); 42 File outFile = new File("plasma.jpg"); 43 try { 44 ImageIO.write(image, "jpg", outFile); 45 } catch (IOException e) { 46 e.printStackTrace(); 47 } 48 }
49 return image;
50 }
51 52 public void generateNoiseImage(int[] rgbData) {
53 int index = 0;
54 int a = 255;
55 int r = 0;
56 int g = 0;
57 int b = 0;
58 59 for(int row=0; rowsize; row++) {
60 for(int col=0; colsize; col++) {
61 // set random color value for each pixel 62 r = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
63 g = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
64 b = (int)(128.0 + (128.0 * Math.sin((row + col) / 8.0)));
65 66 rgbData[index] = ((clamp(a) 0xff) 24) |
67 ((clamp(r) 0xff) 16) |
68 ((clamp(g) 0xff) 8) |
69 ((clamp(b) 0xff));
70 index++;
71 }
72 }
73 74 }
75 76 private int clamp(int rgb) {
77 if(rgb 255)
78 return 255;
79 if(rgb 0)
80 return 0;
81 return rgb;
82 }
83 84 public void setRGB( BufferedImage image, int x, int y, int width, int height, int[] pixels ) {
85 int type = image.getType();
86 if ( type == BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )
87 image.getRaster().setDataElements( x, y, width, height, pixels );
88 else 89 image.setRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );
90 }
91 92 public static void main(String[] args) {
93 JFrame frame = new JFrame("Noise Art Panel");
94 frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
95 frame.getContentPane().setLayout(new BorderLayout()); m/roucheng/ 98 frame.getContentPane().add(new PlasmaDemo(), BorderLayout.CENTER);
99 frame.setPreferredSize(new Dimension(400 + 25,450));
100 frame.pack();
101 frame.setVisible(true);
102 }
103 }
用java代码模拟一张图片可以这样操作：1.创建BufferedImage类
2.根据BufferedImage类得到一个Graphics2D对象
3.根据Graphics2D对象进行逻辑操作
4.处理绘图
5.将绘制好的图片写入到图片
较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。
局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。
这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。
亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。
常用的局部自适应阈值有：
1）局部邻域块的均值；
2）局部邻域块的高斯加权和。
