Java圖片的灰度處理方法

通過看網上各種大牛的總結，和自己親身測試總結一下Java圖片的灰度處理方法

（1）我們熟知的圖片中的像素點有RGB值。

（2）圖片灰度化的方式大概分為四種，第一種是最大值法（取顏色RGB中的最大值作為灰度值）；第二種是最小值法（取顏色RGB的最小值作為灰度值）；第三種是均值法（取顏色的RGB的平均值作為灰度值）；第四種是加權法灰度化（怎么加權最合適，效果最好，百度百科說的很全面）。

（3）廢話不多說，記錄一下我按照上述四種方法實現的效果和代碼：

原圖

按照上述四種方式分別灰度化后的效果如下面四圖

（4）實例代碼如下

package testhuidu;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

public class TestHUidu {
	/**
	 *  顏色分量轉換為RGB值
	 * @param alpha 
	 * @param red
	 * @param green
	 * @param blue
	 * @return
	 */
	private static int colorToRGB(int alpha, int red, int green, int blue) {

		int newPixel = 0;
		newPixel += alpha;
		newPixel = newPixel << 8;
		newPixel += red;
		newPixel = newPixel << 8;
		newPixel += green;
		newPixel = newPixel << 8;
		newPixel += blue;

		return newPixel;

	}

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		grayImage(1,"ff.jpg", "1.jpg");//最大值法灰度化
		grayImage(2,"ff.jpg", "2.jpg");//最小值法灰度化
		grayImage(3,"ff.jpg", "3.jpg");//平均值法灰度化
		grayImage(4,"ff.jpg", "4.jpg");//加權法灰度化
	}

	
	/**
	 * 圖片灰度化的方法
	 * @param status 灰度化方法的種類，1表示最大值法，2表示最小值法，3表示均值法，4加權法
	 * @param imagePath 需要灰度化的圖片的位置
	 * @param outPath 灰度化處理后生成的新的灰度圖片的存放的位置
	 * @throws IOException 
	 */
	public static void grayImage(int status,String imagePath, String outPath) throws IOException {
		File file = new File(imagePath);
		BufferedImage image = ImageIO.read(file);

		int width = image.getWidth();
		int height = image.getHeight();

		BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height,  image.getType());
		//BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height,  BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
		for (int i = 0; i < width; i++) {
			for (int j = 0; j < height; j++) {
				int color = image.getRGB(i, j);
				final int r = (color >> 16) & 0xff;
				final int g = (color >> 8) & 0xff;
				final int b = color & 0xff;
				int gray=0;
				if(status==1){
					gray=getBigger(r, g, b);//最大值法灰度化
				}else if(status==2){
					gray=getSmall(r, g, b);//最小值法灰度化
				}else if(status==3){
					gray=getAvg(r, g, b);//均值法灰度化
				}else if(status==4){
					gray = (int) (0.3 * r + 0.59 * g + 0.11 * b);//加權法灰度化
				}
				System.out.println("像素坐標：" + " x=" + i + "   y=" + j + "   灰度值=" + gray);
				grayImage.setRGB(i, j, colorToRGB(0, gray, gray, gray));
			}
		}
		File newFile = new File(outPath);
		ImageIO.write(grayImage, "jpg", newFile);
	}
	
	//比較三個數的大小
	public static int getBigger(int x,int y,int z){
		if(x>=y&&x>=z){
			return x;
		}else if(y>=x&&y>=z){
			return y;
		}else if(z>=x&&z>=y){
			return z;
		}else{
			return 0;
		}
	}
	
	//比較三個是的大小取最小數
	public static int getSmall(int x,int y,int z){
		if(x<=y&&x<=z){
			return x;
		}else if(y>=x&&y>=z){
			return y;
		}else if(z>=x&&z>=y){
			return z;
		}else{
			return 0;
		}
	}
	
	//均值法
	public static int getAvg(int x,int y,int z){
		int avg=(x+y+z)/3;
		return avg;
	}
}