基于Java技術(shù)的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的開發(fā)

王振鐸 邊倩

摘要：數(shù)字圖像處理是在計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門科學(xué)，它廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)。利用Java 技術(shù)對圖像進(jìn)行處理，利用Java Swing實現(xiàn)可視化。該系統(tǒng)性能穩(wěn)定，功能實用，且具有良好的擴(kuò)展性。

關(guān)鍵詞：圖像處理;Java;opencv

中圖分類號：TP391? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）28-0097-03

Abstract：Digital image processing is a science developed on the basis of computer science， medicine， physics and other disciplines. It is widely used in all walks of life. Java technology is used for image processing， and Java Swing is used for visualization. The system has stable performance， practical function and good expansibility.

Keywords： image processing; Java; oepncv

1引言

圖像處理旨在將圖像轉(zhuǎn)化為一個數(shù)字矩陣保存在電腦中，并利用一定的算法對其進(jìn)行處理。圖像處理的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，最核心的任務(wù)就是各種算法的設(shè)計和實現(xiàn)。目前，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)中。例如：生物醫(yī)學(xué)、數(shù)字地圖，通訊技術(shù)、工業(yè)生產(chǎn)、計算機(jī)科學(xué)等等。所以，將數(shù)字圖像保存到數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)行相應(yīng)的圖像處理和圖像識別，是圖像應(yīng)用的研究基礎(chǔ)。本文利用Java技術(shù)開發(fā)了一種數(shù)字圖像處理系統(tǒng)。此系統(tǒng)可以方便地實現(xiàn)各種常用的操作，同時也為后期醫(yī)學(xué)影像的處理打下了基礎(chǔ)[1-5]。

2 開發(fā)環(huán)境

2.1 Eclipse環(huán)境下java中調(diào)用opencv庫

opencv是一個可以在多個操作系統(tǒng)環(huán)境下的計算機(jī)視覺庫，提供了通用的圖像處理和計算機(jī)視覺方面的算法實現(xiàn)。并提供了多種語言接口，例如：C、C++、Java、C#等。

2.2 eclipse中java調(diào)用opencv庫的方法

首先從opencv官網(wǎng)上下載opencv的庫（opencv-24.13.3.jar ）;

2.3 在eclipse中加入opencv的類庫

2.4 測試一個簡單的javaopecv程序，驗證環(huán)境的正確性

3 Java 處理數(shù)字圖像的流程

數(shù)字圖像的處理主要是圖像的預(yù)處理和識別，其中圖像預(yù)處理主要包括：

3.1 圖像灰度化;二值化

在RGB模型中，若R=G=B時，則彩色表現(xiàn)為灰度顏色，灰度范圍為0-255，其中R=G=B的值叫灰度值;所以，灰度圖像每個像素點只需一個字節(jié)存放灰度值（又稱強(qiáng)度值、亮度值）。一般常用的是加權(quán)平均法來求像素點的灰度值，常用的加權(quán)方法有5種，如下：

1）Gray = B ; Gray = G ; Gray = R

分量法，即用RGB三個分量的某一個分量作為該點的灰度值;

2）Gray = max（{B ， G ， R}）

最大值法，取彩色圖像中的三個分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值;

3）Gray = （B + G + R） / 3

將彩色圖像中的三分量求平均得到一個灰度圖;后兩種都屬于加權(quán)平均法

4）Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R

是opencv開發(fā)庫所采用的一種求灰度值算法

5）Gray = 0.11 * B + 0.59 * G + 0.3 * R

從人體生理學(xué)角度所提出的一種求灰度值算法（人眼對綠色的敏感最高，對藍(lán)色敏感最低）另外，圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置位0或255這兩個極點，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。

3.2 圖像降噪，去除干擾線

現(xiàn)實中的數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，為了減少數(shù)字圖像中噪聲的過程稱為圖像降噪。

3.3 圖像腐蝕、膨脹處理

圖像的腐蝕就是圖像的一部分區(qū)域與指定的核進(jìn)行卷積，求核的最小值并賦值給指定區(qū)域。 腐蝕可以理解為圖像中高亮區(qū)域的領(lǐng)域縮小。圖像的膨脹是將圖像的一部分區(qū)域與指定的核進(jìn)行卷積，求核的最大值并賦值給指定區(qū)域。 膨脹可以理解為圖像中高亮區(qū)域的領(lǐng)域擴(kuò)大。

3.4 圖像分割

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域，以便提取感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。

3.5 字符歸一化

就是將分割好的圖像內(nèi)的字符歸一化到一個標(biāo)準(zhǔn)模板大小;歸一化的理想結(jié)果就是：歸一化到標(biāo)準(zhǔn)模板大小;傾斜校正;筆畫寬度歸一化;字形歸一化。

4 數(shù)字處理的Java實現(xiàn)

下面對主要的數(shù)字圖像處理操作的Java實現(xiàn)進(jìn)行介紹，以二值化處理為例。

另外，數(shù)字圖像處理還有、數(shù)字圖像邊緣檢測去噪，字符化等基本操作，數(shù)字圖像邊緣檢測與文獻(xiàn)2的類似，讀者可以參考文獻(xiàn)2，由于篇幅限制，這里不再贅述。

5 結(jié)束語

本文介紹了java技術(shù)處理醫(yī)學(xué)圖像的過程和關(guān)鍵實現(xiàn)。后期數(shù)字圖像處理還包括圖像的識別，利用opencv識別庫，可以方便地對處理的圖像進(jìn)行識別，證明了系統(tǒng)具有良好的擴(kuò)展性。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉偉.基于INTERNET的醫(yī)學(xué)圖像傳輸與發(fā)布系統(tǒng)的研究[D].泰安：泰山醫(yī)學(xué)院，2007.

[2] 劉娜，童小念.數(shù)字圖像邊緣檢測的Java實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù)，2007（7）：235-236.

[3] 畢文杰，李慎江.DICOM醫(yī)學(xué)影像文件格式與常見格式的轉(zhuǎn)換[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備，2008（10）：154-156.

[4] 張德成，孫莉.基于Java的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)接口[J].信息技術(shù)，2008（3）：115-117.

[5] 康曉東.醫(yī)學(xué)影像圖像處理[M].北京：人民衛(wèi)生出版社，2009.

【通聯(lián)編輯：朱寶貴】