使用自定义ColorSpace将java.awt.image.BufferedImage 24位RGB转换为8位灰度图像

Question

我想使用 java.awt.image.BufferedImage 进行简单的彩色图像转灰度处理。我在图像处理领域是个初学者，如果我混淆了什么，请见谅。

我的输入图像是RGB 24位图像（没有α通道），我希望输出一个8位灰度BufferedImage，这意味着我有一个类似于这样的类（为了清晰起见，详情被省略）：

public class GrayscaleFilter {
    private BufferedImage colorFrame;
    private BufferedImage grayFrame = 
        new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);

到目前为止，我已经成功尝试了两种转换方法，第一种是：

    private BufferedImageOp grayscaleConv = 
        new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY), null);

    protected void filter() {
        grayscaleConv.filter(colorFrame, grayFrame);
    }

第二点是：

    protected void filter() {       
        WritableRaster raster = grayFrame.getRaster();

        for(int x = 0; x < raster.getWidth(); x++) {
            for(int y = 0; y < raster.getHeight(); y++){
                int argb = colorFrame.getRGB(x,y);
                int r = (argb >> 16) & 0xff;
                int g = (argb >>  8) & 0xff;
                int b = (argb      ) & 0xff;

                int l = (int) (.299 * r + .587 * g + .114 * b);
                raster.setSample(x, y, 0, l);
            }
        }
    }

第一种方法速度更快，但生成的图像非常暗，这意味着我正在失去带宽，这是不可接受的（在灰度和sRGB ColorModel之间使用了一些颜色转换映射，称为tosRGB8LUT，对我来说效果不佳，我只是猜测这些值被使用）。第二种方法速度较慢，但效果非常好。

有没有一种方法可以将这两种方法结合起来，例如使用自定义索引的ColorSpace用于ColorConvertOp？如果有，请给我一个例子。

提前致谢。

- mmm

Answer 1

public BufferedImage getGrayScale(BufferedImage inputImage){
    BufferedImage img = new BufferedImage(inputImage.getWidth(), inputImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
    Graphics g = img.getGraphics();
    g.drawImage(inputImage, 0, 0, null);
    g.dispose();
    return img;
}

- Sorter

Answer 2

这里有一个例子，与您的第一个示例略有不同，即ColorConvertOp的参数。请尝试这个：

protected void filter() {
   BufferedImageOp grayscaleConv = 
      new ColorConvertOp(colorFrame.getColorModel().getColorSpace(), 
                         grayFrame.getColorModel().getColorSpace(), null);
   grayscaleConv.filter(colorFrame, grayFrame);
}

- Mark Ransom

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这种建议的方法也会产生较暗的图像。我想知道是否有人解决了这个问题。 - ecem

@ecem 可能是和这个问题一样的原因：https://dev59.com/MWUp5IYBdhLWcg3wRF6c - Mark Ransom

Answer 3

尝试修改您的第二种方法。不要单独处理每个像素，而是获取一个 ARGB 整数值数组，对其进行转换，然后将其设置回去。

- AnonymousCoward

Answer 4

这里有一个在某些情况下对我有效的解决方案。

取图像高度y，图像宽度x，图像颜色深度m和整数位数n。仅当(2^m)/(x*y*2^n) >= 1时才有效。 在处理初始灰度值时，为每个颜色通道保留一个n位整数总数。将每个总数除以(x*y)得到每个通道的平均值avr[channel]。为每个通道的每个像素添加(192-avr[channel])。

请记住，这种方法可能不会像标准亮度方法那样具有相同的质量水平，但如果您正在寻找速度和质量之间的折衷，并且不想处理昂贵的浮点运算，那么它可能适合您。

- AaronF

Answer 5

第二种方法基于像素的亮度，因此它可以获得更有利的视觉效果。通过使用查找数组或哈希表计算l时优化昂贵的浮点算术运算，可以稍微加快速度。

- Nguyễn Minh Vũ