如何將圖像轉換為0-255灰度圖像

Question

我想將圖像轉換為灰度圖像，其中像素強度在0-255之間 。

我能夠使用以下Java方法將圖像轉換為灰度圖像。

public void ConvertToGrayScale(BufferedImage bufImage, int ImgWidth, int ImgHeight) {

    for (int w = 0; w < ImgWidth; w++) {
        for (int h = 0; h < ImgHeight; h++) {

            Color color = new Color(bufImage.getRGB(w, h));
            int ColAvgVal = ((color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue()) / 3);
            Color avg = new Color(ColAvgVal, ColAvgVal, ColAvgVal);

            bufImage.setRGB(w, h, avg.getRGB());

            System.out.println(avg.getRGB());
        }
    }
}

“的System.out.println（avg.getRGB（））;” 用於查看像素強度，但所有灰度級都是負值，而不是0-255之間 。

我做錯了嗎？ 如何將圖像轉換為像素強度在0-255之間的灰度圖像。

謝謝

Answer 1

color.getRGB()不返回0..255中的值，它返回由紅色，綠色和藍色值組成的整數，包括Alpha值。 據推測，這個alpha值是0xFF ，這使得任何組合顏色最終都為0xFFrrggbb ，或者，當你得到時，用小數寫成一個巨大的負數。

要查看指定的“灰色”級別，只需選中ColAvgVal 。

請注意，更好的RGB和灰度轉換公式是使用PAL / NTSC轉換 ：

gray = 0.299 * red + 0.587 * green + 0.114 * blue

因為“全藍”的灰度應該比“全紅”和“全綠”更暗。

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注意：如果直接使用此公式，請注意浮點舍入錯誤 。 從理論上講，它不應該返回0..255之外的gray值; 在實踐中， 它會 。 所以測試並鉗制結果。

另一個不需要每像素測試和鉗位的選項是使用僅整數版本：

gray = (299 * red + 587 * green + 114 * blue)/1000;

這應該只用很小的舍入誤差。

Answer 2

你可以檢查一下 。 我希望它可以幫到你。

你可以檢查一些不同的方法，如：

// The average grayscale method
private static BufferedImage avg(BufferedImage original) {

int alpha, red, green, blue;
int newPixel;

BufferedImage avg_gray = new BufferedImage(original.getWidth(), original.getHeight(), original.getType());
int[] avgLUT = new int[766];
for(int i=0; i<avgLUT.length; i++)
    avgLUT[i] = (int) (i / 3);

for(int i=0; i<original.getWidth(); i++) {
    for(int j=0; j<original.getHeight(); j++) {

        // Get pixels by R, G, B
        alpha = new Color(original.getRGB(i, j)).getAlpha();
        red = new Color(original.getRGB(i, j)).getRed();
        green = new Color(original.getRGB(i, j)).getGreen();
        blue = new Color(original.getRGB(i, j)).getBlue();

        newPixel = red + green + blue;
        newPixel = avgLUT[newPixel];
        // Return back to original format
        newPixel = colorToRGB(alpha, newPixel, newPixel, newPixel);

        // Write pixels into image
        avg_gray.setRGB(i, j, newPixel);

    }
}

return avg_gray;

}