Java数字图像处理：编程技巧与应用实践

作品简介

本书首先通过一个简单JAVA图像处理程序勾勒出用JAVA来实现图像处理的基本步骤，介绍JAVA在操作图像方面的几个重要的API类如ImageIO,BufferedImageOP等，并对图像文件的保存与读写做较为深入细致的讲解。从第二章开始介绍图像的像素操作同时还会用实例讲解如何通过这些简单的像素操作实现图像的色彩特效。接下来会学习图像的直方图，演示如何直方图均衡化的实际应用，会基于直方图实现一种图像搜索算法，接下来学习图像处理中最重要与常见的如何调整图像的亮度，对比度与饱和度实现图像的基本调整。然后逐步深入介绍图像的模糊与锐化，首先学习图像卷积模糊算法，然后介绍快速模糊算法盒子模糊，细节保留的高斯模糊与双边模糊，以及各种不同方向的对图像实现模糊的技术，从而实现不同的处理效果。

贾志刚 著

作品目录

• 前言
• 第1章　Java Graphics及其API简介
• 1.1　什么是Java图形设备Graphics
• 1.1.1　Graphics概述
• 1.1.2　Graphics图形设备的获取、使用和销毁
• 1.1.3　Java Swing Graphics2D的重要属性
• 1.2　Java 2D API
• 1.2.1　基本的Java 2D图形绘制
• 1.2.2　使用Java 2D实现太极图形绘制
• 1.3　用Java Swing绘制自定义的JPanel
• 1.4　Swing Java 2D的其他高级特性介绍
• 1.5　小结
• 第2章　Java BufferedImage对象及其支持的API操作
• 2.1　BufferedImage对象的构成
• 2.1.1　Raster对象的作用与像素存储
• 2.1.2　图像类型与ColorModel
• 2.1.3　BufferedImage对象的创建与保存
• 2.1.4　一个完整的ImageBuffered读取例子
• 2.2　Java BufferedImageOp API
• 2.2.1　Java BufferedImageOp接口介绍
• 2.2.2　BufferedImage对象像素的读写方法
• 2.2.3　常见问题举例
• 2.3　基于BufferedImageOp的图像滤镜演示
• 2.4　小结
• 第3章　基本Swing UI组件与图像显示
• 3.1　JPanel组件与BufferedImage对象的显示
• 3.2　JFrame组件与Main UI实现
• 3.3　JFileChoose文件选择框的使用
• 3.4　基本JButton事件响应
• 3.5　一个完整的Swing UI Demo
• 3.6　小结
• 第4章　图像属性
• 4.1　失去的时光与回忆——老照片特效
• 4.2　图像属性
• 4.3　图像的亮度、对比度和饱和度
• 4.4　图像饱和度调整
• 4.5　图像亮度调整
• 4.6　图像对比度调整
• 4.7　综合应用——调整图像亮度、对比度和饱和度
• 4.8　小结
• 第5章　像素基本操作
• 5.1　大自然的色彩——自然系列滤镜
• 5.2　图像像素加减乘除
• 5.3　两幅图像的融合与叠加
• 5.4　一个更加深入的应用实践——图像上轧花文字效果
• 5.5　小结
• 第6章　像素统计与应用
• 6.1　统计图像的均值、最大值与最小值
• 6.2　灰度图像二值化
• 6.3　图像直方图
• 6.4　基于直方图实现图像二值化
• 6.5　应用——直方图均衡化
• 6.6　应用——基于直方图的图像搜索
• 6.7　小结
• 第7章　图像编辑
• 7.1　为什么图像放大以后失真
• 7.2　临近点插值算法
• 7.3　双线性插值算法
• 7.4　双立方插值与Lanczos采样
• 7.4.1　双立方插值算法
• 7.4.2　Lanczos采样插值算法
• 7.5　图像旋转
• 7.6　小结
• 第8章　图像卷积
• 8.1　模糊也是一种美
• 8.2　图像空间域卷积
• 8.3　盒子模糊与高斯模糊
• 8.3.1　盒子模糊
• 8.3.2　高斯模糊
• 8.4　边缘保留的模糊算法——高斯双边模糊
• 8.5　像素格特效
• 8.6　卷积应用：图像去噪
• 8.7　图像锐化、拉普拉斯滤波
• 8.8　小结
• 第9章　边缘检测与提取
• 9.1　什么是图像的边缘
• 9.2　Robot算子与轧花效果
• 9.3　Sobel算子与Prewitt算子
• 9.4　图像梯度——大小与角度
• 9.5　基于二阶导数的图像边缘提取
• 9.6　经典边缘提取算法——Canny Edge Detection
• 9.7　小结
• 第10章　二值图像
• 10.1　二值图像概述与半色调算法
• 10.2　图像抖动算法
• 10.3　二值图像泛洪填充算法
• 10.4　连通组件标记算法
• 10.5　二值图像边缘跟踪
• 10.6　二值图像细化
• 10.7　计算连通区域几何质心
• 10.8　计算连通区域方向角度
• 10.9　小结
• 第11章　图像形态学
• 11.1　像素集合操作
• 11.2　腐蚀与膨胀
• 11.3　开闭操作
• 11.4　Hit-and-Miss变换操作
• 11.5　距离变换
• 11.6　分水岭算法
• 11.7　灰度图像腐蚀与膨胀
• 11.8　小结
• 第12章　图像分割
• 12.1　抠图真的这么难吗
• 12.2　基于Mean-Shift的图像分割
• 12.3　基于K-Means的图像分割
• 12.4　基于Fuzzy C-Means的图像分割
• 12.5　基于分水岭的图像分割
• 12.6　小结
• 第13章　图像特征的提取与检测
• 13.1　颜色特征提取
• 13.2　纹理提取
• 13.3　直线检测
• 13.4　圆检测
• 13.5　图像金字塔
• 13.6　Harris角度检测
• 13.7　SIFT特征提取
• 13.8　小结
• 第14章　综合运用：照片转油画算法
• 14.1　画笔区域
• 14.2　采样问题
• 14.3　笔画参数
• 14.4　笔画绘制
• 14.5　程序实现
• 14.6　小结
• 附录　数学知识参考引用