图片消除锯齿和图片锐化

1 图片消除锯齿

图片在缩小过程中已办都会产生一定的锯齿感，最好在缩放的过程中设置一定的消除锯齿效果

// 消除锯齿
g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);或image = image.getScaledInstance(width,height,BufferedImage.SCALE_SMOOTH)
g.drawImage(image,x,y,observer);

在压缩过程中一般会有一些失真，需要的话可以加一点锐化，但是锐化算法运行的比较慢，相对于图片缩放的时间，所以看选择使用，如果对时间处理要求高，可以不加

2 图片锐化

锐化使用一阶微分梯度锐化或者拉普拉斯锐化都可以，具体代码看
java图像处理之拉普拉斯锐化和一阶微分梯度锐化

在调用锐化方法获取算好的锐化图像后，叠加到图片上最好使用0.2f的透明度覆盖,否则锐化程度很严重,看起来更加失真

    BufferedImage imageSharpen = ImageSharpen.lapLaceSharpDeal(destImage);//设置为透明覆盖g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, 0.2f));//在背景图片上添加锐化的边缘g.drawImage(imageSharpen, 0, 0, imageSharpen.getWidth(), imageSharpen.getHeight(), null);// 释放对象 透明度设置结束g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_OVER));

3 锐化工具类

public class ImageSharpen {/*** 图像锐化 二阶微分锐化，拉普拉斯算子 定义一个3*3滤波器，计算中心像素与上下左右四个像素差值** @param image*/public static BufferedImage lapLaceSharpDeal(BufferedImage image) {BufferedImage tempImage = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), image.getType());
//            Stream.iterate(1, item -> item+1).limit(image.getWidth()-2)
//                    .parallel().forEach( i -> {for (int i = 1; i < image.getWidth() - 1; i++) {for (int j = 1; j < image.getHeight() - 1; j++) {int rgb = image.getRGB(i, j);int rgb1 = image.getRGB(i - 1, j);int rgb2 = image.getRGB(i + 1, j);int rgb3 = image.getRGB(i, j - 1);int rgb4 = image.getRGB(i, j + 1);int[] R = new int[]{(rgb1 >> 16) & 0xff, (rgb2 >> 16) & 0xff, (rgb3 >> 16) & 0xff,(rgb4 >> 16) & 0xff, (rgb >> 16) & 0xff};int[] G = new int[]{(rgb1 >> 8) & 0xff, (rgb2 >> 8) & 0xff, (rgb3 >> 8) & 0xff, (rgb4 >> 8) & 0xff,(rgb >> 8) & 0xff};int[] B = new int[]{rgb1 & 0xff, rgb2 & 0xff, rgb3 & 0xff, rgb4 & 0xff, rgb & 0xff};double dR = R[0] + R[1] + R[2] + R[3] - 4 * R[4];double dG = G[0] + G[1] + G[2] + G[3] - 4 * G[4];double dB = B[0] + B[1] + B[2] + B[3] - 4 * B[4];double r = R[4] - dR;double g = G[4] - dG;double b = B[4] - dB;rgb = (255 & 0xff) << 24 | (clamp((int) r) & 0xff) << 16 | (clamp((int) g) & 0xff) << 8| (clamp((int) b) & 0xff);tempImage.setRGB(i, j, rgb);}}return tempImage;}/*** 一阶微分梯度锐化*/public static BufferedImage degreeSharpDeal(BufferedImage image) {BufferedImage tempImage = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), image.getType());for (int i = 1; i < image.getWidth() - 1; i++) {for (int j = 1; j < image.getHeight() - 1; j++) {List<Integer> rList = new ArrayList<>();List<Integer> gList = new ArrayList<>();List<Integer> bList = new ArrayList<>();for (int x = -1; x < 2; x++) {for (int y = -1; y < 2; y++) {int rgb = image.getRGB(i + x, j + y);int R = (rgb >> 16) & 0xff;int G = (rgb >> 8) & 0xff;int B = rgb & 0xff;rList.add(R);gList.add(G);bList.add(B);}}int r = getResult(rList);int g = getResult(gList);int b = getResult(bList);r = rList.get(4) + r / 4;g = gList.get(4) + g / 4;b = bList.get(4) + b / 4;int rgb = (255 & 0xff) << 24 | (clamp(r) & 0xff) << 16 | (clamp(g) & 0xff) << 8 | (clamp(b) & 0xff);tempImage.setRGB(i, j, rgb);}}return tempImage;}// 执行一阶微分计算private static int getResult(List<Integer> list) {int result = Math.abs(list.get(0) + list.get(3) + list.get(6) - list.get(2) - list.get(5) - list.get(8))+ Math.abs(list.get(0) + list.get(1) + list.get(2) - list.get(6) - list.get(7) - list.get(8));return result;}// 判断a,r,g,b值，大于256返回256，小于0则返回0,0到256之间则直接返回原始值private static int clamp(int rgb) {if (rgb > 255)return 255;if (rgb < 0)return 0;return rgb;}}

4 遗留问题:

ImageSharpen.lapLaceSharpDeal循环一次,取三个点进行计算拉普拉斯微分算子计算灰度突变区域,然后在记录灰度突变区域,本质上等于PS中的高反差保留。因为这个动作比较耗时，想使用多线程来增加处理速度，但是遗憾的是tempImage.setRGB(i, j, rgb)使用的synchronized修饰，所以单独使用多线程是没有用的，后面想到重写BufferedImage的setRGB方法，按照像素点 i和j来作为ConcurrentHashMap的key值，这样可以只锁相同的key，但是后面调试比不重写前耗时更多。各位同学如果有更好的方法可以发出来一起交流。

BufferedImage的setRGB方法源码：public synchronized void setRGB(int x, int y, int rgb) {raster.setDataElements(x, y, colorModel.getDataElements(rgb, null));
}

参考：
基于Graphics2D drawImage图片失真的解决方案
MATLAB图像处理-图片的锐化增强（附代码）