JAVA图像处理分段线性拉伸
java 函数曲线拟合
java 函数曲线拟合函数曲线拟合是指利用已知数据点来找到一个与这些数据点最吻合的数学函数的过程。
这意味着我们要找到一个函数，使得该函数的曲线可以最好地通过给定的数据点。
函数曲线拟合在很多领域中都有应用，比如物理学、工程学、经济学等等。
在Java中，可以使用不同的曲线拟合算法来进行函数曲线拟合。
这些算法主要分为两大类：线性拟合和非线性拟合。
1.线性拟合：线性拟合是指将给定的一组数据点拟合成一个线性函数的过程。
最常用的线性拟合算法是最小二乘法。
最小二乘法的核心思想是使预测值与实际值之间的误差的平方和最小化。
通过最小二乘法，可以找到最佳的拟合直线。
2.非线性拟合：非线性拟合是指将给定的一组数据点拟合成一个非线性函数的过程。
非线性拟合相对于线性拟合更为复杂，需要使用更为复杂的数学模型。
在Java中，可以使用一些优化算法来进行非线性拟合，比如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
无论是线性拟合还是非线性拟合，拟合过程都是相似的，主要分为以下几个步骤：1.数据准备：首先需要收集一组已知的数据点，这些数据点可以通过实验、观测或者其他方式得到。
数据点应该包括自变量和因变量的值。
2.选择模型：根据已知数据点的特性，选择适合的数学模型。
对于线性拟合，可以选择一次线性方程；对于非线性拟合，可以根据具体情况选择指数函数、对数函数、多项式函数等。
3.参数估计：在给定的模型中，确定未知参数的数值。
对于线性方程，可以使用最小二乘法求解；对于非线性方程，可以使用优化算法进行求解。
4.拟合评估：通过拟合评估来判断拟合结果的优劣。
常用的拟合评估指标包括均方误差、拟合优度等。
5.曲线绘制：根据拟合结果，绘制拟合曲线。
可以使用Java的绘图库来完成曲线绘制，比如JFreeChart等。
总结起来，函数曲线拟合是一种通过已知数据点找到与之最吻合的数学函数的过程。
在Java中，可以使用线性拟合和非线性拟合算法来实现函数曲线拟合。
拟合过程主要包括数据准备、选择模型、参数估计、拟合评估和曲线绘制等步骤。
yuv scale拉伸算法
yuv scale拉伸算法
YUV拉伸算法是一种将YUV图像进行缩放的算法，其主要目的是将图像的分辨率提高，使其适应不同大小的显示设备。
YUV拉伸算法通常分为两个步骤：行内插和行间插。
行内插是指对图像的每一行像素进行插值，即将相邻的两个像素的值进行加权平均，以生成一个新的像素值。
在YUV拉伸算法中，常用的行内插算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
其中，双三次插值相对于其他插值算法来说，具有更好的平滑效果和细节表现能力，因此在实际应用中被广泛采用。
行间插是指对图像的不同行进行插值，即将相邻的多个像素的值进行加权平均，以生成一个新的像素值。
在YUV拉伸算法中，常用的行间插算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
与行内插不同的是，行间插需要对整个图像进行计算，因此计算量较大。
总体来说，YUV拉伸算法是一种常见的图像处理技术，可以用于将图像缩放到不同的大小，以适应不同的显示设备和应用场景。
不同的拉伸算法具有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的算法。
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Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理
Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理引言：随着数字摄影技术的发展，我们每天都会拍摄大量的照片。
然而，有时候我们可能需要对这些照片进行一些处理，以使它们更加美观或符合特定的需求。
在本文中，我们将介绍如何使用Java 2D API来实现图片处理，帮助您更好地处理和优化您的图片。
第一部分：Java 2D API简介Java 2D API是Java平台中用于处理图形和图像的强大工具。
它提供了一组丰富的类和方法，使我们能够创建和操作各种图形对象，如线条、矩形、多边形和图像。
Java 2D API还支持图形渲染、颜色管理和图像转换等高级功能。
第二部分：加载和显示图片在开始处理图片之前，我们首先需要加载和显示图片。
Java 2D API提供了Image类来处理图像。
我们可以使用ImageIO类的静态方法read()来从文件中读取图像，并将其保存在一个Image对象中。
然后，我们可以使用Graphics类的drawImage()方法将图像绘制到指定的位置上。
第三部分：图片缩放有时候，我们可能需要调整图片的大小，使其适应特定的显示区域或满足特定的要求。
Java 2D API提供了AffineTransform类来处理图像的变换操作。
我们可以使用AffineTransform类的scale()方法来缩放图像。
通过指定缩放因子，我们可以按比例增加或减小图像的大小。
第四部分：图片旋转除了缩放，有时候我们还需要将图片旋转一定角度。
Java 2D API同样提供了AffineTransform类来实现图像的旋转操作。
我们可以使用AffineTransform类的rotate()方法来指定旋转的角度，并将其应用于图像。
第五部分：图片滤镜效果为了给图片增加一些特殊的效果，Java 2D API提供了一些内置的滤镜类。
我们可以使用这些滤镜类来对图像进行模糊、锐化、亮度调整等操作。
通过创建一个Filter对象，并将其应用于图像，我们可以很容易地实现这些效果。
2拉伸与剪切解析
2拉伸与剪切解析
随着科技的快速发展，电影、影视以及娱乐行业也随之得到了飞速提升，拉伸
与剪切也成为一种修改解析的新技术。
拉伸与剪切解析把拉伸和剪切的效果和技术混合在一起，有效地将静态内容转换为高质量动态内容，是一种交互性很强、操作简单易懂的视觉特效技术，被广泛应用于娱乐行业的游戏和动画领域。
拉伸剪切解析具有独特的优点，优势在于可以帮助用户在一个有限的区域内获
得更多更复杂的内容，是加强语义上交互性的关键技术；而剪切与拉伸，则是一种修改图像形状的技术，原有图片被修饰从而赋予了新的意义。
它能够使用户能够轻松改变图像的形状，比如圆形和方形；而人们可以更多地挖掘其中的细节。
拉伸剪切解析被用作大型剧场上的特技，对于娱乐行业拉伸剪切解析的应用也
有着重要的作用，它可以根据客户和专业设计师的要求，进行图像的变形处理和增强处理，以达到艺术化的目的，有效地提高娱乐行业的专业度。
通过拉伸剪切解析，能够优化人们观看视频、影片、电影等娱乐方式，满足用
户对视频、影片及电影等内容定制化、交互性、操作简易的要求，也使它们节省了大量的时间和金钱去完成这些工作。
由此可见，拉伸剪切解析有着不可估量的作用，它不仅为娱乐行业提供了新的工具和技术，也为娱乐消费者提供了更多高质量的娱乐体验。
java 曲线补偿算法
java 曲线补偿算法Java曲线补偿算法在现代科技迅速发展的时代，曲线补偿算法在计算机科学领域中扮演着至关重要的角色。
特别是在Java编程中，曲线补偿算法被广泛用于图形处理、数据拟合和动画等领域。
本文将深入探讨几种常见的Java曲线补偿算法，并分析它们的原理和应用。
一、贝塞尔曲线补偿算法贝塞尔曲线是指通过给定的控制点来描绘平滑曲线的数学方法。
Java中提供了贝塞尔曲线补偿算法的实现，使得开发者可以轻松绘制出各种复杂的曲线形状。
通过控制点的位置和数量，可以实现曲线的灵活变化。
贝塞尔曲线补偿算法的主要原理是通过插值法来计算曲线上的点，从而实现平滑的绘制效果。
使用贝塞尔曲线补偿算法可以实现多种图形效果，如绘制圆角矩形、实现平滑的动画过渡效果等。
在Java图形界面编程中，贝塞尔曲线补偿算法被广泛应用于绘制复杂的曲线路径和动画效果。
二、样条曲线补偿算法样条曲线是一种通过拟合曲线上一系列节点来实现平滑曲线绘制的方法。
Java中的样条曲线补偿算法通过控制节点和节点之间的曲线段，实现了贝塞尔曲线之外的更复杂曲线形状。
样条曲线补偿算法可以被应用于数据拟合、平滑图形绘制等多个领域。
在Java图形学中，样条曲线补偿算法被广泛用于绘制平滑曲线、拟合数学模型和处理图像等方面。
通过调整样条曲线的控制节点，可以实现对曲线形状的高度定制化。
样条曲线补偿算法的独特之处在于它可以通过节点的增减和位置调整来实现对曲线的微调，使得绘制的曲线在视觉上更加平滑自然。
三、曲线拟合补偿算法曲线拟合补偿算法是一种通过给定的数据点来近似拟合出曲线函数的方法。
Java中提供了多种曲线拟合算法的实现，如最小二乘法、最小二乘递归算法等。
曲线拟合补偿算法广泛应用于数据分析、信号处理和图像处理等领域。
通过曲线拟合补偿算法，可以将离散的数据点拟合成平滑的曲线函数，从而实现对数据的预测和分析。
在Java编程中，曲线拟合补偿算法被广泛应用于数据可视化、信号滤波和科学计算等方面。
图像增强-数字图像处理
图像增强
2.图像噪声的特点 (1)噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。 (2)噪声与图像之间一般具有相关性。 (3)噪声具有叠加性。
图像增强
3.3.2 模板卷积 模板操作是数字图像处理中常用的一种邻域运算方式,
灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数变换成 新图像的灰度。常见的灰度变换法有直接灰度变换法和直方 图修正法。直接灰度变换法可以分为线性变换、分段线性变 换以及非线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和 直方图规定化。
图像增强
3.1.1 线性变换 假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a ,b],希望变换后图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像增强
例如,假定一幅大小为64×64、灰度级为8个的图像,其灰 度分布及均衡化结果如表3-1 所示,均衡化前后的直方图及变 换用的累积直方图如图3-10所示,则其直方图均衡化的处理 过程如下。
图像增强
图像增强 由式(3-12)可得到一组变换函数:
依此类推:s3=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.0。变换函 数如图3-10(b)所示。
图像增强
１
图像增强
图3-1 灰度线性变换
图像增强
图3-2 灰度线性变换示例
图像增强
3.1.2 分段线性变换 为了突出感兴趣的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的
灰度区间,可采用分段线性变换。常用的3段线性变换如图33所示,L 表示图像总的灰度级数,其数学表达式为
图像增强
图3-3-分段线性变换
图像增强
设r 为灰度变换前的归一化灰度级(0≤r≤1),T(r)为变换函 数,s=T(r)为变换后的归一化灰度级(0≤s≤1),变换函数T(r)满足 下列条件:
如何进行图像处理和分析
如何进行图像处理和分析图像处理和分析是计算机视觉领域中的一个重要主题，它涉及到从图像中提取信息和进行有意义的解释。
随着图像技术的不断发展，越来越多的应用场景需要对图像进行处理和分析，以满足人们对图像内容的需求。
本文将介绍一些常见的图像处理和分析方法，以及它们的应用。
一、图像处理图像处理是指对输入图像进行一系列操作，以改变图像的外观、增强特定的图像特征或提取图像所包含的信息。
图像处理常用的方法包括图像增强、图像滤波、图像变换等。
1. 图像增强图像增强是通过改变图像的对比度、亮度等参数，使图像更加清晰、鲜明或更容易观察。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、空间滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像像素值的分布，使得图像的整体对比度更加均匀，细节更加清晰。
对于低对比度的图像，直方图均衡化可以有效提高图像的可视性。
对比度拉伸是另一种常见的图像增强方法，它通过将图像像素值的范围进行线性拉伸，使得图像的对比度更加鲜明。
对于过曝光或欠曝光的图像，对比度拉伸可以有效改善图像的质量。
2. 图像滤波图像滤波是一种通过改变图像的频率谱分布来实现图像处理的方法。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的图像平滑方法，它通过对图像中每个像素周围的像素进行求平均来实现。
均值滤波可以有效去除图像中的噪声，并保持图像的边缘信息。
中值滤波是一种非线性图像滤波方法，它通过对图像中每个像素周围的像素进行排序，并选择中间值作为该像素的值。
中值滤波在去除椒盐噪声等非高斯噪声方面表现出色。
高斯滤波是一种基于高斯函数的图像滤波方法，它通过对图像中每个像素周围的像素进行加权平均来实现。
高斯滤波可以有效去除图像中的高频噪声，同时保持图像的细节信息。
二、图像分析图像分析是指对输入图像进行特征提取和语义理解的过程。
通过图像分析，可以实现图像分类、目标检测、图像语义标注等任务。
1. 图像分类图像分类是指将图像分为不同的类别。
java 光谱数据处理算法
在Java中，光谱数据处理算法的实现可能因应用场景和需求而异，以下是一些常
见的光谱数据处理算法以及它们的简要解释：
1.平滑处理算法：用于减少数据中的噪声，使光谱曲线更平滑。
常见的平滑
算法包括移动平均、中值滤波、高斯滤波等。
2.峰值检测算法：用于识别光谱曲线中的峰值，以分析样品中的特定化合物。
常见的峰值检测算法包括阈值法、导数法、波峰波谷法等。
3.基线校正算法：用于去除光谱中的基线漂移，使得样品的峰值更容易被识
别。
多项式拟合、小波变换等方法可用于基线校正。
4.峰形分析算法：用于分析峰值的形状、宽度和面积，从而获得更多关于样
品的信息。
高斯拟合、洛伦兹拟合等是常见的峰形分析方法。
5.光谱匹配算法：用于比对实验光谱和已知光谱库中的标准光谱，从而识别
样品中的成分。
光谱相关性、最小二乘法等方法可用于光谱匹配。
6.光谱预处理算法：包括归一化、标准化、波长校正等预处理步骤，以提高
后续分析的准确性和稳定性。
在Java中，可以使用数学库（如Apache Commons Math）、数据分析库（如Apache Commons Statistics、Weka）以及图形库（如JFreeChart）来实现这些光谱
数据处理算法。
此外，Java也支持自定义算法的实现，可以基于具体应用场景进行优化和定制。
请注意，光谱数据处理是一个广泛的领域，不同的应用场景和数据类型可能需要不同的算法和方法。
在选择算法时，建议根据具体的实验条件和目标进行调整和优化。
前端开发技术中的图片裁剪和缩放实现指南
前端开发技术中的图片裁剪和缩放实现指南在现代互联网时代，网站和移动应用的用户体验已经成为了开发者们关注的一个重要方面。
而其中一个重要的因素就是图片的处理和展示。
在前端开发中，如何实现图片的裁剪和缩放成为了一个值得研究的课题。
本文将介绍一些常见的图片裁剪和缩放技术，并给出实现指南。
一、图片裁剪图片裁剪是指从原始图片中选择感兴趣部分，并将其剪切出来。
在前端开发中，常见的图片裁剪方式有两种：CSS 裁剪和 JavaScript 裁剪。
1. CSS 裁剪CSS 裁剪是利用 CSS 属性来裁剪图片。
常用的 CSS 属性有 `clip` 和 `object-fit`。
`clip` 属性可以通过设置 `rect(top, right, bottom, left)` 来定义一个矩形区域，其中 `top`、`right`、`bottom` 和 `left` 分别表示矩形区域的上、右、下、左边界的位置。
通过设置 `clip` 属性为 `rect(top, right, bottom, left)`，可以将图片裁剪为指定的矩形区域。
`object-fit` 属性可以通过设置 `cover`、`contain`、`fill`、`none`、`scale-down`等值来控制图片的缩放和裁剪方式。
其中 `cover` 表示等比例缩放图片，使其充满容器，可能会有部分被裁剪；`contain` 表示等比例缩放图片，使其完全显示在容器内，可能会有留白；`fill` 表示不按比例缩放图片，直接填满容器；`none` 表示不缩放图片，保持原始尺寸；`scale-down` 表示选择 `none` 或者 `contain` 中较小的一个。
2. JavaScript 裁剪JavaScript 裁剪是通过操作 DOM 元素来实现图片裁剪。
常用的 JavaScript 库有`Cropper.js`、`Jcrop` 等。
`Cropper.js` 是一个功能强大的图片裁剪插件，提供了丰富的裁剪功能，可以根据用户的操作来实时裁剪图片。
Photoshop图像变形技巧：扭曲、拉伸和变形图像
Photoshop图像变形技巧：扭曲、拉伸和变形图像Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，其变形工具能够帮助我们对图像进行扭曲、拉伸和变形处理。
下面将详细介绍如何使用Photoshop的图像变形技巧来实现这些效果。
一、打开图像1. 首先，打开你想要进行变形处理的图像。
在Photoshop的菜单栏中选择"文件"，然后点击"打开"，选择并加载你想要使用的图像。
二、使用扭曲工具1. 扭曲工具可以帮助我们将图像的某一部分进行扭曲变形。
2. 在工具栏中找到"扭曲工具"，点击并选择。
3. 在图像上点击鼠标并拖动来实现扭曲效果。
你可以拖动图像的边缘或者其它特定区域。
三、使用拉伸工具1. 拉伸工具可以帮助我们对图像进行拉伸变形。
2. 在工具栏中找到"拉伸工具"，点击并选择。
3. 在图像上点击鼠标并拖动来实现拉伸效果。
你可以拉伸图像的各个部分，使其呈现出更符合你要求的形状。
四、使用变形工具1. 变形工具提供了更灵活的变形选项，可以对整个图像进行自由的变形处理。
2. 在工具栏中找到"变形工具"，点击并选择。
3. 在图像上点击鼠标并拖动来实现自由变形效果。
你可以通过拖动每个角落来调整图像的形状。
五、保存和导出图像1. 当你完成对图像的扭曲、拉伸和变形处理后，点击菜单栏中的"文件"，然后选择"保存"或"导出"。
2. 在弹出的保存窗口中选择保存路径和文件格式，然后点击保存按钮即可保存你的处理结果。
六、实践建议1. 在使用图像变形技巧时，建议先备份原始图像，以防止处理结果不如预期。
2. 尝试利用不同的变形工具和选项，探索不同的效果和可能性。
3. 结合使用不同的变形工具，可以获得更加精确和自然的变形效果。
4. 练习对不同类型的图像使用变形工具，例如人像、景物等，以提升你的技巧和创作能力。
thumbnails 实现原理
thumbnails 实现原理
Thumbnails是一个用于生成图像缩略图的Java库。
它的实现原理主要包括以下几个步骤：
1. 打开原始图像文件：使用Java的ImageIO包中的read()方法打开原始图像文件，并将其加载到内存中。
2. 调整图像大小：通过使用Java 2D API中的AffineTransform 类创建一个变换矩阵，将原始图像的像素坐标映射到新的坐标系上，从而实现图像大小的调整。
3. 缩放图像：使用Java 2D API中的RescaleOp类对图像进行缩放操作。
该类接受一个源图像、一个目标尺寸和一个缩放因子作为输入，并返回一个缩放后的新图像。
4. 裁剪图像：如果需要，可以使用Java的ImageIO包中的read()方法读取原始图像的一个子区域，从而得到一个缩略图。
5. 保存缩略图：使用Java的ImageIO包中的write()方法将缩略图保存到磁盘上。
总的来说，Thumbnails库通过使用Java的内置图像处理API，实现了快速、高效的图像缩略图生成。
opencv中resize函数五种插值算法;java -回复
opencv中resize函数五种插值算法;java -回复OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。
在OpenCV中，resize函数是常用的图像处理函数之一，用于调整图像的尺寸。
resize函数有五种插值算法可供选择，包括最邻近插值、双线性插值、像素关系插值、面积插值和兰索斯插值。
本文将一步一步地介绍这五种插值算法，并且通过Java代码示例来演示它们的使用。
首先，我们将介绍最邻近插值算法。
最邻近插值算法是一种简单而快速的插值算法，它通过选择最近邻像素的值来填充新图像的像素。
这意味着新图像中的每个像素都等于原图像中最接近它的像素。
这种插值方法的优点是速度快，但缺点是图像失真较大。
下面是使用最邻近插值算法调整图像尺寸的示例代码：javaMat srcImage = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");Mat dstImage = new Mat();Size newSize = new Size(800, 600);Imgproc.resize(srcImage, dstImage, newSize, 0, 0,Imgproc.INTER_NEAREST);接下来，我们将介绍双线性插值算法。
双线性插值算法是一种比较常用的插值算法，它通过对四个最近邻像素的加权平均来估计新图像中的像素值。
这意味着新图像中的每个像素都是由原图像中相邻像素的加权平均值得到的。
这种插值方法的优点是速度快且图像失真较小。
下面是使用双线性插值算法调整图像尺寸的示例代码：javaMat srcImage = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");Mat dstImage = new Mat();Size newSize = new Size(800, 600);Imgproc.resize(srcImage, dstImage, newSize, 0, 0,Imgproc.INTER_LINEAR);然后，我们将介绍像素关系插值算法。
灰度变换之灰度线性拉伸（算法1）
灰度变换之灰度线性拉伸（算法1）第⼀部分:分段（线性变换）函数摘⾃百度百科：灰度拉伸⼜叫：拉伸，它是最基本的⼀种变换，算法：使⽤的是最简单的分段函数，它的主要思想是提⾼图像处理时的。
它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。
如图，所⽰的变换函数的运算结果是将原图在a 到b 之间的灰度拉伸到c 到d之间。
如果⼀幅图像的灰度集中在较暗的区域⽽导致图像偏暗，可以⽤灰度拉伸功能来拉伸(>1)物体灰度区间以改善图像；同样如果集中在较亮的区域⽽导致图像偏亮，也可以⽤灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善。
原理：函数表达式第⼆天睡饱了再看这个函数是如何构造的：选取了四个点（0,0） （x1,y1） (x2,y2) (255,255)先计算斜率然后再点斜式，（x1,y1） (x2,y2)⾃⼰设定然后可以不断调整整个函数的图像。
分段函数的图像表达式：代码：12345678function out = MySegmentLinear(I,x1,x2,y1,y2)%功能：实现灰度图像的分段线性变换%理论基础:/s/1dFoFuSD %输⼊参数I 是uint8类型的灰度图像数据; I=im2double(I);[M,N] = size(I);out = zeros(M,N);8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25out = zeros(M,N);for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<x1out(i,j) = y1 * I(i,j) / x1;elseif I(i,j)>x2out(i,j) = (I(i,j)-x2)*(1-y2)/(1-x2) + y2; elseout(i,j) = (I(i,j)-x1)*(y2-y1)/(x2-x1) + y1; endendendout=255.*out;out=uint8(out);end第⼆部分：RGB分别提取出3个图像出来_________________________________________________________________________________________________1. >> image = imread('D:\example.jpg');2. >> image_r=image(:,:,1);3. >> image_g=image(:,:,2);4. >> image_b=image(:,:,3);5. >> zero = zeros(size(image_r));6. >> R=cat(3,image_r,zero,zero);7. >> G=cat(3,zero,image_g,zero);8. >> B=cat(3,zero,zero,image_b);9. >> RGB=cat(3,image_r,image_g,image_b);10. >> subplot(2,2,1),imshow(image_r),title('Red component');11. >> subplot(2,2,2),imshow(image_g),title('green component');12. >> subplot(2,2,3),imshow(image_g),title('blue component');13. >> subplot(2,2,4),imshow(RGB),title('original image');第三部分：彩⾊图像对⽐度增强image = imread('90.jpg'); %读取⼀个图⽚image_r=image(:,:,1); %提取分量组成的图⽚image_g=image(:,:,2);image_b=image(:,:,3);Sp_r=MySegmentLinear(image_r,0.3,0.7,0.00,1.00); %R分量组成的图⽚进⾏对⽐度拉伸Sp_g=MySegmentLinear(image_g,0.3,0.7,0.00,1.00);Sp_b=MySegmentLinear(image_b,0.3,0.7,0.00,1.00);RGB=cat(3,Sp_r,Sp_g,Sp_b);imshow(RGB);效果：原图：。
java 曲线平滑算法
java 曲线平滑算法曲线平滑算法，也称为曲线拟合算法，是一种对连续曲线进行插值或拟合的方法。
它的主要目标是通过消除或减小曲线中的噪声或抖动，使得曲线更加平滑，更符合实际情况。
曲线平滑算法在许多领域都有应用，包括图像处理、数据分析、计算机图形学等。
在计算机图形学中，曲线平滑算法被广泛应用于曲线的绘制和处理。
在图形学中，曲线通常用一系列的点来表示，这些点被称为控制点。
曲线平滑算法的目标是通过控制点来拟合曲线，使得曲线更加平滑和符合设计要求。
常见的曲线平滑算法包括贝塞尔曲线、B样条曲线、样条曲线等。
贝塞尔曲线是一种基于控制点的曲线平滑算法，它通过在控制点之间插值来拟合曲线。
贝塞尔曲线具有良好的数学性质和平滑性，因此被广泛应用于计算机图形学中的曲线绘制和动画效果。
贝塞尔曲线有多种形式，如二次贝塞尔曲线和三次贝塞尔曲线。
在使用贝塞尔曲线进行曲线平滑时，需要确定合适的控制点位置和曲线的次数，这些参数将直接影响到曲线的形状和平滑度。
B样条曲线是一种基于控制点和节点的曲线平滑算法，它通过在节点之间插值来拟合曲线。
B样条曲线具有较好的数学性质和灵活性，因此广泛应用于曲线绘制和曲线编辑。
B样条曲线的平滑度和形状可以通过调整节点位置和权重来得到。
在使用B样条曲线进行曲线平滑时，通常需要根据实际需求来确定节点的个数和位置，这些参数将直接影响到曲线的形状和平滑度。
样条曲线是一种平滑且灵活的曲线拟合算法，它通过在控制点之间插值来得到曲线。
样条曲线的平滑度和形状可以通过调整节点的位置和约束条件来得到。
样条曲线的应用范围非常广泛，包括计算机图形学、数据拟合、曲线编辑等。
常见的样条曲线包括分段线性样条曲线、三次样条曲线等。
在使用样条曲线进行曲线平滑时，需要确定合适的节点位置和约束条件，这些参数将直接影响到曲线的形状和平滑度。
曲线平滑算法的选择和应用需要根据具体的应用场景和需求来确定。
不同的算法具有不同的特点和适用性，因此需要根据实际情况来选择合适的算法。
JAVA图像处理详解
JAVA图像处理详解2007-08-10 17:03如果你对图像处理感兴趣，而且需要使用GIF、JPEG和PNG以外的其它图像格式，或者希望改善JPEG图像处理的性能但不知道到哪里寻找适当的方法，或者需要通过几何运算（包括非线性变换）来处理图像，不必再为此苦恼了，答案就在这里——来自Sun公司的Java高级图像处理API和JAI图像I/O API 1.0 RC。
JAI API是Java Media API的一部分，与之相伴的还包括Java 2D API、Java 3D API、Java Speech API和其他一些API。
Java高级图像处理API是作为Java规范请求（JSP）34的一部分而开发的，是对J2SE version 1.3+版的扩展，主要用于处理图像。
最初发布的版本是1.0，JDC（Java Developer Connection）提供了一个预览版1.1.2 beta。
（最新进展情况请查阅README.html文件。
）与AWT 和Java 2D相比，JAI API提供了更丰富的图像处理，包括对许多通用图像操作的内在支持。
不过本文的目的不是讨论JAI API，而是伴随这些API但分离到它自己的可安装库中的一组图像读写器（codec）类，即Java高级图像处理图像I/O工具1.0 RC。
该RC提供了可以插接到J2SE 1.4的图像I/O框架上的一些功能。
作为JSR-15一部分而开发的图像I/O API提供了一个支持不同图像格式的可插拔框架。
标准J2SE 1.4版本身支持GIF、JPEG和PNG图像格式，而JAI图像I/O RC则提供了更多主流图像格式的编码解码器。
只要加上针对操作平台的适当版本，以前开发的应用程序就可以处理这些新的图像格式。
要理解JAI图像I/O工具的使用，需要首先了解图像I/O库。
在安装和介绍图像I/O工具包之前，我们先看一看图像I/O库。
图像I/O库图像I/O库是J2SE 1.4的标准API，放在javax.imageio包内。
java 按照指定间隔切分一段时间的方法
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分段线性拉伸
分段线性拉伸分段线性拉伸⼀、⽬的与原理（1）⽬的：图像增强，增加对⽐度，为了突出感兴趣的⽬标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间。
常⽤是三段线性变换，即对⼀个灰度区间进⾏线性拉伸，其他的区间被压缩。
（2）原理:本⽂介绍的是三段线性拉伸，通过设置两个点将线段划分为三段，当k=1的时候，图像没变化，当k<1的时候，图像灰度被抑制，灰度值变⼩，效果是变得更暗；当k>1的是偶，图像灰度变量，可以通过调节两个点的数据增加图像的对⽐度。
三段线段的斜率：① k1 = Y1/X1;② k2 = (Y2-Y1)/(X2-X1);③ k3 = (255-Y2)/(255-X2);三段线段的函数，代⼊（x，y）和k可求得b1,b2,b3：⼆、步骤1.设置两个临界点，根据这两个点将直线分成三段2.根据点计算出三条线段的斜率3.根据斜率和点，计算出三条线段的y⽅向的偏移值4.定义⼀个⼤⼩256的数组，作为表存放每个灰度值在不同线段中的频率5.根据数组（表）填充到⽬标图像中6.显⽰图像三、源码void dividedLinearStrength(cv::Mat& matInput, cv::Mat& matOutput, float x1, float x2,float y1, float y2) {//计算直线参数//L1float fK1 = y1 / x1;//L2float fK2 = (y2 - y1) / (x2- x1);float fC2 = y2 - fK2 * x2;//L3float fK3 = (255.0f - y2) / (255.0f - x2);float fC3 = 255.0f - fK3 * 255.0f;//建⽴查询表std::vector<unsigned char> loolUpTable(256);for (size_t m = 0; m < 256; m++){if (m < x1){loolUpTable[m] = static_cast<unsigned char>(m * fK1);}else if (m > x2){loolUpTable[m] = static_cast<unsigned char>(m * fK3 + fC3);}else{loolUpTable[m] = static_cast<unsigned char>(m * fK2 + fC2);}}//构造输出图像matOutput = cv::Mat::zeros(matInput.rows, matInput.cols, matInput.type());//灰度映射for (int i = 0; i < matInput.rows; i++){for (int j = 0; j < matInput.cols; j++){Vec3b* pInput = matInput.ptr<Vec3b>(i);for (int c = 0; c < matInput.channels(); c++) {//查表gamma变换matOutput.at<Vec3b>(i, j).val[c] = loolUpTable[pInput[j].val[c]]; }}}}四、结果图。
线性拉伸名词解释
线性拉伸名词解释
线性拉伸是用来改善图像质量和数据可视化的一种技术，它是一种数字图像处理技术，主要用来增强低对比度或模糊的图像，让图像更清晰、更加清晰。
线性拉伸可以通过将图形的像素值映射到更广的动态范围来增强图像，这样可以更清晰地显示图像中的各种细节。
它还可以用来增强图像中的对比度，以便更容易查看图像中的细节。
线性拉伸通常被用于图像编辑，以改善照片的质量。
比如，可以使用线性拉伸来提高照片的对比度，以使细节更清晰可见；也可以使用它来减少噪音，以增强图像的质量。
线性拉伸也可用于分析和可视化数据，以改善和清晰地显示图表或数据趋势，从而使数据更加清晰可见。
线性拉伸通常使用两种类型的算法来实现，即灰度均衡和平滑拉伸。
灰度均衡算法通过分析图像中可见的灰度值来实现线性拉伸，以增加图像中暗部分的亮度和阴影部分的对比度。
平滑拉伸算法会根据拉伸参数的不同，对图像的不同区域进行拉伸，以平滑出动态范围的尽头。
线性拉伸能够帮助解决各种图像问题，从简单的增强到复杂的增强和可视化。
但是，它也有一些缺点，比如拉伸后的图像会变得模糊，并且过度拉伸会导致图像失真。
因此，在使用线性拉伸时，需要进行参数调整，以保证图像不会过度拉伸或变得模糊。
总而言之，线性拉伸是一种有效的数字图像处理技术，它可以
用来改善图像的质量，以及提高数据的可视化效果。
此外，通过参数调整，还可以避免图像过度拉伸或模糊的问题，从而获得满意的结果。
图像的显示和拉伸
测绘工程专业遥感图像处理实验指导书夏小裕山东交通学院交通土建学院实验02 图像的显示和拉伸一、实验目的1、掌握伪彩色合成的方法2、掌握彩色合成（包括真彩色合成和假彩色合成）的方法3、掌握图像拉伸的方法4、掌握色彩空间变换与拉伸的方法5、掌握色彩拉伸的方法二、实验准备2.1 软件准备ENVI 5.12.2 数据准备TM数据和SPOT数据三、实验步骤1、伪彩色图像的合成具体操作步骤：(1)启动ENVI，打开影像（TM5.dat）。
(2)在工具箱中选择Classification→Raster Color Slices，选择波段（如band1），单击OK按钮（见图1）.(3)在Edit Raster Color Slices对话框中，单击图标按钮对分割类别、分割颜色标等进行设置。
(4)单击OK按钮，合成伪彩色图像，并在窗体中进行查看（图2）。
图1 Edit Raster Color Slices对话框图2 伪彩色合成图像2. 彩色合成具体操作如下：(1)启动ENVI，打开影像（TM5.dat）。
(2)选择File→Data Manager，打开Data Manager对话框（图3）.(3)在Band Select对话框中，若在R、G、B通道对应选择TM影像的3、2、1波段，单击OK按钮，合成真彩色图像（图4）；若在R、G、B通道对应选择TM影像的4、3、2波段，单击OK按钮，合成假彩色图像（图5）。
图3 Data Manager对话框图4 真彩色合成图像图5 假彩色合成图像3、图像拉伸常用的拉伸方法有：线性拉伸（Linear）、均衡（Equalization）拉伸、高斯（Gaussian）拉伸、平方根（Square Root）拉伸等。
具体操作如下：(1)启动ENVI，打开影像并显示在窗体中（SPOT5.dat）。
(2)在窗体上的工具条上，选择拉伸工具，根据需要进行相应的拉伸（图6、图7、图8、图9）图6 原始图像图7 2%的线性拉伸图像图8 高斯拉伸图9 均衡拉伸4、色彩空间变换与拉伸ENVI支持将RGB图像转换到一个特定的彩色空间，并进行逆变换重新转换回RGB。
全域性、截取式、分段式灰度变换
一、实验目的：理解线性灰度变换的原理，掌握三种灰度变换算法的实现二、实验内容：1.全域线性灰度变换：选择一副对比度不足的图像，对该图像进行全域线性灰度变换，增强对比度，显示增强前，后的图像以及它们的灰度直方图。
2.截取式线性灰度变换：选择一副对比度不足的图像，对该图像进行截取式线性灰度变换，增强对比度，显示增强前，后的图像以及它们的灰度直方图。
3.分段线性灰度变换：选择一副对比度不足的图像，对该图像进行分段线性灰度变换，增强对比度，显示增强前，后的图像以及它们的灰度直方图。
三、实验要求：1.通过编程方法实现图像的三种线性灰度变换，并将变换前后的图像及其直方图进行比较。
2.用Matlab编程求图像直方图，并将其结果与Matlab命令imhist的结果进行比较。
3.撰写实验报告并附上所用程序和结果。
四、实验结果：全域线性灰度变换clear ;clc;i=imread('pout.tif');d=double(i);a=min(min(d));b=max(max(d));a1=0.0;b1=255.0;d2=(b1-a1)/(b-a)*(d-a)+a1;i2=uint8(d2);subplot(221),imshow(i);subplot(222),imshow(i2);subplot(223),imhist(i);subplot(224),imhist(i2);截取式线性灰度变换clear ;clc;i=imread('pout.tif');d=double(i);imhist(i);a=75.0;b=150.0;a1=0.0;b1=255.0;n1=find(i>a&i<b);n2=find(i<a);n3=find(i>b);d2=d;d2(n1)=(d(n1)-a)*(b1-a1)/(b-a)+a1; d2(n2)=a1;d2(n3)=b1;i2=uint8(d2);subplot(221),imshow(i);subplot(222),imshow(i2);subplot(223),imhist(i);subplot(224),imhist(i2);分段线性灰度变换clear ;clc;i=imread('pout.tif');di=double(i);imhist(i);a=min(min(di));b=max(max(di));c=120.0;d=150.0;a1=0.0;b1=255.0;c1=30.0;d1=171.0;n1=find(di>=a&di<c);n2=find(di>=c&di<d);n3=find(di>=d&di<b);di2=di;di2(n1)=(di(n1)-a)*(c1-a1)/(c-a)+a1; di2(n2)=(di(n2)-c)*(d1-c1)/(d-c)+c1; di2(n3)=(di(n3)-d)*(b1-d1)/(b-d)+d1; i2=uint8(di2);subplot(221),imshow(i);subplot(222),imshow(i2);subplot(223),imhist(i);subplot(224),imhist(i2);Matlab编程求图像直方图，plot,bar函数的区别：clear;clc;i=imread('pout.tif');[m,n]=size(i);p=zeros(1,256);for x=1:mfor y=1:np(i(x,y)+1)= p(i(x,y)+1)+1;endendp=p/(m*n);subplot(1,2,1),plot(p);subplot(1,2,2),imhist(i);。
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import com.sun.media.jai.widget.DisplayJAI;import java.awt.GridLayout;import javax.media.jai.JAI;import javax.media.jai.PlanarImage;import javax.swing.BorderFactory;import javax.swing.JScrollPane;import javax.swing.border.TitledBorder;/** PieceWise.java* 版权所有- 贺向前* 邮件：hexiangqian@* QQ: 910019784* 未经授权，不得复制、传播。
*//**** @author Administrator*/public class PieceWise extends javax.swing.JFrame {/** Creates new form PieceWise */public PieceWise() {initComponents();setTitle("分段线性拉伸");setLayout(new GridLayout(2,2));}private PlanarImage loadImage(String fileName){PlanarImage im=JAI.create("fileload",fileName);return im;}private void showImage(PlanarImage im,String str){DisplayJAI dj=new DisplayJAI(im);JScrollPane jp=new JScrollPane(dj);TitledBorder titledBorder=BorderFactory.createTitledBorder(str);jp.setBorder(titledBorder);add(jp);}/** This method is called from within the constructor to* initialize the form.* WARNING: Do NOT modify this code. The content of this method is* always regenerated by the Form Editor.*/@SuppressWarnings("unchecked")// <editor-fold defaultstate="collapsed" desc="Generated Code">private void initComponents() {setDefaultCloseOperation(javax.swing.WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);addMouseListener(new java.awt.event.MouseAdapter() {public void mouseClicked(java.awt.event.MouseEvent evt) {formMouseClicked(evt);}});javax.swing.GroupLayout layout = new javax.swing.GroupLayout(getContentPane());getContentPane().setLayout(layout);layout.setHorizontalGroup(layout.createParallelGroup(javax.swing.GroupLayout.Alignment.LEADING).addGap(0, 400, Short.MAX_V ALUE));layout.setVerticalGroup(layout.createParallelGroup(javax.swing.GroupLayout.Alignment.LEADING).addGap(0, 300, Short.MAX_V ALUE));pack();}// </editor-fold>private void formMouseClicked(java.awt.event.MouseEvent evt) {// TODO add your handling code here:String fileName1="src1.jpg";String fileName2="src2.jpg";PlanarImage im01=loadImage(fileName1);PlanarImage im02=loadImage(fileName2);showImage(im01,"Source1");showImage(im02,"Source2");int bands1=im01.getNumBands();int bands2=im02.getNumBands();float[][][] bp1 = new float[bands1][2][];for(int b = 0; b < bands1; b++) {bp1[b][0] = new float[]{0.0F, 100.0F, 205.0F,255.0F};bp1[b][1] = new float[]{0.0F, 10.0F, 245.0F,255.0F};}float[][][] bp2 = new float[bands1][2][];for(int b = 0; b < bands1; b++) {bp2[b][0] = new float[]{0.0F, 10.0F, 245.0F,255.0F};bp2[b][1] = new float[]{0.0F, 100.0F, 205.0F,255.0F};}// Create the Piecewise operation.PlanarImage im11 = JAI.create("piecewise", im01, bp1);PlanarImage im12=JAI.create("piecewise",im02,bp2);showImage(im11,"PiecewiseImage1");showImage(im12,"PieceWiseImage2");pack();show();}/*** @param args the command line arguments*/public static void main(String args[]) {/* Set the Nimbus look and feel *///<editor-fold defaultstate="collapsed" desc=" Look and feel setting code (optional) ">/* If Nimbus (introduced in Java SE 6) is not available, stay with the default look and feel.* For details see /javase/tutorial/uiswing/lookandfeel/plaf.html*/try {for (javax.swing.UIManager.LookAndFeelInfo info : javax.swing.UIManager.getInstalledLookAndFeels()) {if ("Nimbus".equals(info.getName())) {javax.swing.UIManager.setLookAndFeel(info.getClassName());break;}}} catch (ClassNotFoundException ex) {java.util.logging.Logger.getLogger(PieceWise.class.getName()).log(java.util.logging.Level.SEVE RE, null, ex);} catch (InstantiationException ex) {java.util.logging.Logger.getLogger(PieceWise.class.getName()).log(java.util.logging.Level.SEVE RE, null, ex);} catch (IllegalAccessException ex) {java.util.logging.Logger.getLogger(PieceWise.class.getName()).log(java.util.logging.Level.SEVE RE, null, ex);} catch (javax.swing.UnsupportedLookAndFeelException ex) {java.util.logging.Logger.getLogger(PieceWise.class.getName()).log(java.util.logging.Level.SEVE RE, null, ex);}//</editor-fold>/* Create and display the form */java.awt.EventQueue.invokeLater(new Runnable() {public void run() {new PieceWise().setVisible(true);}});}// Variables declaration - do not modify// End of variables declaration}。