前段時間接觸了一些數(shù)字圖像處理的問題，在1位師兄的指導(dǎo)下，在J2ME平臺，完成了一些基本的2D圖像處理算法。就當(dāng)是對這段知識做一下總結(jié)，決定把這些算法寫出來，和各位朋友共同探討。這篇文章先介紹圖像放大縮小的實現(xiàn)，程序是以Nokia S40的機器為平臺實現(xiàn)的。

　　1、實現(xiàn)圖形縮放的基本思想：

　　圖像的變形變換，簡單的說就是把源圖像每個點坐標通過變形運算轉(zhuǎn)為目標圖像相應(yīng)點的新坐標，但是這樣會導(dǎo)致一個問題就是目標點的坐標通常不會是整數(shù)。所以我們在做放大變換時，需要計算生成沒有被映射到的點；而在縮小變換時，需要刪除一些點。這里我們采用最簡單的一種插值算法：“最近鄰域法”。顧名思義，就是把非整數(shù)坐標作一個四舍五入，取最近的整數(shù)點。

　　看下面的一個圖片放大的例子，左圖為原始圖像，右圖為放大1倍的圖像。里面的數(shù)字，表示所在像素的信息

　　1 2 1 1 2 2

　　5 4 5 5 4 4

　　2、對于圖片像素的操作：

　　獲取Image圖片像素信息：

　　標準的midp1.0沒有提供獲取圖片像素信息的函數(shù)，對于NOKIA的機器，我們可以采用Nokia SDK提供的API獲取像素信息。具體程序如下：

　　g = image.getGraphics()

　　DirectGraphics dg = DirectUtils.getDirectGraphics(g);

　　dg.getPixels(short[] pixels, int offset, int scanlength, int x,int y, int width, int height, int format)

　　參數(shù)介紹：

　　short[] pixels： 用于接收像素信息的數(shù)組

　　int offset：這篇文章中的用到的地方，添0就可以了

　　int scanlength：添圖片的寬度就行了

　　int x：添0

　　int y：添0

　　int width：圖片寬度

　　int height：圖片高度

　　int format：444，表示圖形格式，好像Nokia S40的機器都是采用444格式表示RGB顏色的。就是紅，綠，藍各用4位表示，至于可以表示透明色ARGB的4444格式，應(yīng)該是機器硬件實現(xiàn)的。

　　想具體了解Nokia SDK的信息，可以查看Nokia SDK的幫助文檔。

　　使用像素信息數(shù)組生成Image圖片：

　　image = Image.createImage（w， h）；

　　g = image.getGraphics（）

　　DirectGraphics dg = DirectUtils.getDirectGraphics（g）；

　　dg.drawPixels（short[] pixels，boolean transparency， int offset， int scanlength， int x， int y， int width，int height， int manipulation， int format）

　　short[] pixels：像素信息數(shù)組

　　boolean transparency：是否包含alpha位信息

　　int offset：添 0

　　int scanlength：添圖片的寬度就行了

　　int x：添 0

　　int y：添 0

　　int width：圖片寬度

　　int height：圖片高度

　　int manipulation：添 0

　　int format：444

　　下面開始介紹具體的算法，首先給出圖像縮放的完整函數(shù)，然后對代碼，分段進行解釋

　　/*********************************

　　* @todo 圖片放大縮小

　　* @param srcImg 原始圖片

　　* @param desW 變化后圖片的寬

　　* @param desH 變化后圖片的高

　　* @return 處理后的圖片

　　*********************************/

　　private Image ZoomImage(Image srcImg, int desW, int desH) {

　　int srcW = srcImg.getWidth(); //原始圖像寬

　　int srcH = srcImg.getHeight(); //原始圖像高

　　short[] srcBuf = new short[srcW * srcH]; //原始圖片像素信息緩存

　　//srcBuf獲取圖片像素信息

　　Image desImg = Image.createImage(srcW, srcH);

　　if (srcImg.isMutable()) { /*如果是可變圖像*/

　　DirectUtils.getDirectGraphics(srcImg.getGraphics()).

　　getPixels(srcBuf, 0, srcW, 0, 0, srcW, srcH, 444);

　　} else { /*如果是非可變圖像*/

　　desImg.getGraphics().drawImage(srcImg, 0, 0, 0);

　　DirectUtils.getDirectGraphics(desImg.getGraphics()).

　　getPixels(srcBuf, 0, srcW, 0, 0, srcW, srcH, 444);

　　}

　　//計算插值表

　　short[] tabY = new short[desH];

　　short[] tabX = new short[desW];

　　int sb = 0;

　　int db = 0;

　　int tems = 0;

　　int temd = 0;

　　int distance = srcH > desH ? srcH : desH;

　　for (int i = 0; i <= distance; i++) { /*垂直方向*/

　　tabY[db] = (short) sb;

　　tems += srcH;

　　temd += desH;

　　if (tems > distance) {

　　tems -= distance;

　　sb++;

　　}

　　if (temd > distance) {

　　temd -= distance;

　　db++;

　　}

　　}

　　sb = 0;

　　db = 0;

　　tems = 0;

　　temd = 0;

　　distance = srcW > desW ? srcW : desW;

　　for (int i = 0; i <= distance; i++) { /*水平方向*/

　　tabX[db] = (short) sb;

　　tems += srcW;

　　temd += desW;

　　if (tems > distance) {

　　tems -= distance;

　　sb++;

　　}

　　if (temd > distance) {

　　temd -= distance;

　　db++;

　　}

　　}

　　//生成放大縮小后圖形像素buf

　　short[] desBuf = new short[desW * desH];

　　int dx = 0;

　　int dy = 0;

　　int sx = 0;

　　int sy = 0;

　　int oldy = -1;

　　for (int i = 0; i < desH; i++) {

　　if (oldy == tabY[i]) {

　　System.arraycopy(desBuf, dy - desW, desBuf, dy, desW);

　　} else {

　　dx = 0;

　　for (int j = 0; j < desW; j++) {

　　desBuf[dy + dx] = srcBuf[sy + tabX[j]];

　　dx++;

　　}

　　sy += (tabY[i] - oldy) * srcW;

　　}

　　oldy = tabY[i];

　　dy += desW;

　　}

　　//生成圖片

　　desImg = Image.createImage(desW, desH);

　　DirectUtils.getDirectGraphics(desImg.getGraphics()).

　　drawPixels(desBuf, true, 0, desW, 0, 0, desW, desH, 0, 444);

　　return desImg;

　　}

　　首先看函數(shù)的頭兩句，很容易，就是獲取原始圖片的寬度和高度

　　int srcW = srcImg.getWidth（）； //原始圖像寬

　　int srcH = srcImg.getHeight（）； //原始圖像高

　　接下來一句我們要定義一個short型數(shù)組，作為獲取原始圖片像素信息的緩存

　　short[] srcBuf = new short[srcW * srcH]；

　　再下來一段，有的朋友可能會有些不明白，這里要解釋一下。由于getPixels（）這個函數(shù)，只能獲取可變圖像的像素信息，非可變圖像，無法獲取像素信息。所以我們要用srcImg.isMutable（） 來判斷，原始圖像是不是可變圖像，然后分兩種情況來處理。如果srcImg是可變圖像，我們就直接用getPixels（）來獲取它的像素信息，并保存在srcBuf里。如果srcImg不是可變圖像，我們就需要把srcImage畫到事先生成的可變圖像desImg上，然后再獲取desImg的像素信息。

　　Image desImg = Image.createImage(srcW, srcH);

　　if (srcImg.isMutable()) { /*如果是可變圖像*/

　　DirectUtils.getDirectGraphics(srcImg.getGraphics()).

　　getPixels(srcBuf, 0, srcW, 0, 0, srcW, srcH, 444);

　　} else { /*如果是非可變圖像*/

　　desImg.getGraphics().drawImage(srcImg, 0, 0, 0);

　　DirectUtils.getDirectGraphics(desImg.getGraphics()).

　　getPixels(srcBuf, 0, srcW, 0, 0, srcW, srcH, 444);

　　}

　　再往下就是縮放算法的重點：插值表的生成。插值表分水平差值表和垂直插值表，我們要分別生成原始圖像矩陣的2種插值表，然后利用插值表生成放大縮小后的圖像矩陣。由于這個內(nèi)容比較抽象，很難用文字表述清楚，所以我們用實例進行介紹。

　　大家看下面這個水平的1*4的表格

　　-----------------

　　| 0 | 1 | 2 | 3 |

　　-----------------

　　如果要將這個表格放大成1*6的表格，放大的表格比原始表格多出了2個格子，我們只能對這多出來的2個格子進行插值，才能完成放大的操作。現(xiàn)在結(jié)合生成水平插值表的代碼來完成這個過程。

　　distance = srcW > desW ? srcW : desW;

　　for (int i = 0; i <= distance; i++) { /*水平方向*/

　　tabX[db] = (short) sb;

　　tems += srcW;

　　temd += desW;

　　if (tems > distance) {

　　tems -= distance;

　　sb++;

　　}

　　if (temd > distance) {

　　temd -= distance;

　　db++;

　　}

　　}

　　很明顯原始表格寬度srcW = 4；放大后的表格寬度desW = 6；所以distance = desW = 6

　　接下來進入for循環(huán)，我們一步步的演算其循環(huán)的過程

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　　| i| tabX賦值操作| tems | temd| sb | db |

　　-----------------------------------------------

　　|0| tabX[0] = 0 | 4 | 6 | 0 | 0 |

　　-----------------------------------------------

　　|1| tabX[0] = 0 | 2 | 6 | 1 | 1 |

　　-----------------------------------------------

　　|2| tabX[0] = 1 | 6 | 6 | 1 | 2 |

　　-----------------------------------------------

　　|3| tabX[0] = 1 | 4 | 6 | 2 | 3 |

　　-----------------------------------------------

　　|4| tabX[0] = 2 | 2 | 6 | 3 | 4 |

　　-----------------------------------------------

　　|5| tabX[0] = 3 | 6 | 6 | 3 | 5 |

　　-----------------------------------------------

　　|6| tabX[0] = 3 | 4 | 6 | 4 | 6 |

　　-----------------------------------------------

　　有此得到放大后1*6的表格為下圖所示。其中每一個單元格中的數(shù)字n表示這個單元格的內(nèi)容，和原始表格中第n個單元格的內(nèi)容一樣。

　　--------------------------

　　| 0 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 |

　　--------------------------

　　例如，左圖為原始表格，右圖為放大的表格

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　　| 紅 | 綠 | 蘭 | 紫 | | 紅 | 綠 | 綠 | 蘭 | 紫 | 紫 |

　　--------------------- --------------------------------

　　同樣，垂直方向的插值表我們也可以用相同的方法獲得。

　　有了2個插值表，下面就可以生成放大和縮小后的圖像了。

　　short[] desBuf = new short[desW * desH];

　　int dx = 0;

　　int dy = 0;

　　int sx = 0;

　　int sy = 0;

　　int oldy = -1;

　　for (int i = 0; i < desH; i++) {

　　if (oldy == tabY[i]) { /**********情況一**********/

　　System.arraycopy(desBuf, dy - desW, desBuf, dy, desW);

　　} else { /**********情況二**********/

　　dx = 0;

　　for (int j = 0; j < desW; j++) {

　　desBuf[dy + dx] = srcBuf[sy + tabX[j]];

　　dx++;

　　}

　　sy += (tabY[i] - oldy) * srcW;

　　}

　　oldy = tabY[i];

　　dy += desW;

　　}

　　desBuf是用來保存放大縮小后的圖像數(shù)據(jù)。例如我們把一個4*4像素的圖像A放大成6*6的圖像B，據(jù)前面的介紹我們可以生成2個插值表。tabX = {0,1,1,2,3,3}，tabY = {0,1,1,2,3,3}。

　　在循環(huán)中會判斷是否oldy 等于 tabY[i]，這個操作等同于tabY[i-1]是否等于tabY[i]。如果等于，表示圖像B前一行已經(jīng)生成的數(shù)據(jù)和即將要生成的第i行數(shù)據(jù)相同，則只要執(zhí)行System.arraycopy(desBuf, dy - desW, desBuf, dy, desW)把上一行的數(shù)據(jù)復(fù)制過來即可；如果不等，則需要對照水平插值表tabX生成這一行的數(shù)據(jù)。

　　算法演示過程如下：

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　　| i|oldy|tabY[i]|運算情況|

　　----------------------------

　　|0|-1 | 0 | 情況2 |

　　----------------------------

　　|1| 0 | 1 | 情況2 |

　　----------------------------

　　|2| 1 | 1 | 情況1 |

　　----------------------------

　　|3| 1 | 2 | 情況2 |

　　----------------------------

　　|4| 2 | 3 | 情況2 |

　　----------------------------

　　|5| 3 | 3 | 情況1 |

　　----------------------------

　　然后我們用desBuf生成最終放大或縮小后的圖片

　　desImg = Image.createImage(desW, desH);

　　DirectUtils.getDirectGraphics(desImg.getGraphics()).

　　drawPixels(desBuf, true, 0, desW, 0, 0, desW, desH, 0, 444);

　　return desImg;

　　最后要說明一點的是，由于該算法中使用了Image.createImage（w， h）來創(chuàng)建圖像，這個函數(shù)會創(chuàng)建一個w*h像素的全白可變圖像，所以透明圖片放大縮小后，背景不再透明，而是白色了，這是J2ME本身的缺憾和算法沒有關(guān)系。對于這個問題，有一個解決辦法，就是程序的圖片不采用Image來保存，而是采用short[]數(shù)組保存，畫圖的時候用drawPixels（）來畫圖。