卷积操作员产生颜色的光谱

Question

我一直在试图制作自己的卷积操作员，而不是使用Java随附的内置操作员。我在此图像上应用了内置的卷积操作员关联

使用高斯滤波器使用内置的卷积操作员，我得到了此图像。关联

现在我使用代码运行相同的图像

public static int convolve(BufferedImage a,int x,int y){
 int red=0,green=0,blue=0;
      float[] matrix = { 
 0.1710991401561097f, 0.2196956447338621f, 0.1710991401561097f, 
 0.2196956447338621f, 0.28209479177387814f, 0.2196956447338621f, 
 0.1710991401561097f, 0.2196956447338621f, 0.1710991401561097f, 
 };
      for(int i = x;i<x+3;i++){
          for(int j = y;j<y+3;j++){
              int color = a.getRGB(i,j);
              red += Math.round(((color >> 16) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y]);
              green += Math.round(((color >> 8) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y]);
              blue += Math.round(((color >> 0) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y]);

          }
      }

    return (a.getRGB(x, y)&0xFF000000) | (red << 16) | (green << 8) | (blue);
}

我得到的结果就是这个。关联

我还如何优化我编写的代码。内置的卷积操作员需要1〜2秒，而我的代码也不适合预期的确切目的，也需要5〜7秒！

上传时，我不小心旋转了源图像。所以请忽略它。

Answer 1

首先，在循环的每个循环中，您都需要（错误地）将结果从浮点转换为int。您的 red, green 和 blue 应为浮动类型，只有在卷积后才施放回整数（转换回RGB）：

  float red=0.0f, green = 0.0f, blue = 0.0f
  for(int i = x;i<x+3;i++){
      for(int j = y;j<y+3;j++){
          int color = a.getRGB(i,j);
          red += ((color >> 16) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y];
          green += ((color >> 8) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y];
          blue += ((color >> 0) & 0xff)*matrix[(i-x)*3+j-y];

      }
  }

return (a.getRGB(x, y)&0xFF000000) | (((int)red) << 16) | (((int)green) << 8) | ((int)blue);

结果中颜色的出血是引起的，因为您的系数在 matrix 错了：

0.1710991401561097f + 0.2196956447338621f + 0.1710991401561097f + 
0.2196956447338621f + 0.28209479177387814f + 0.2196956447338621f +
0.1710991401561097f + 0.2196956447338621f + 0.1710991401561097f =

1.8452741

模糊卷积矩阵中系数的总和应为1.0。当您将此矩阵应用于图像时，您可能会得到超过255的颜色。当这种情况发生时，通道“流血”到下一个通道（蓝色到绿色等）。使用此矩阵完全绿色的图像将导致：

 green = 255 * 1.8452741 ~= 471 = 0x01D7;
 rgb = 0xFF01D700;

这是一个不太强烈的绿色，带有红色的味道。

您可以通过将系数除以 1.8452741, ，但是您要确保：

 (int)(255.0f * (sum of coefficients)) = 255

如果不是，您需要添加一个将通道大小限制为255的检查，并且不要让它们缠绕。例如：

if (red > 255.0f)
   red = 255.0f;

关于效率/优化：
速度的差异可能是通过这种不必要的铸造和调用数学来解释的。我对BufferedImage和Raster不太熟悉，无法为您提供访问基础图像缓冲区的最有效方法。