Java实现去除文档阴影的示例代码

目录

• 一、前言
• 二、实现原理
• 1. 图像
• 2. 灰度转换
• 3.阈值处理
• 三、代码实现
• 1.读取图像
• 2.阈值处理

一、前言

文稿扫描大家用的都比较频繁、想是各种证件、文件都可以通过扫描文稿功能保存到手机。相比直接拍照，在扫描文稿时，程序会对图像进行一些矫正。比如去除阴影、修正倾斜、旋转矫正等。进行这些处理后的图片要更加容易识别。今天就来讨论以下去除阴影的操作。

二、实现原理

1. 图像

在开始实现前，我们来了解一些图像相关的知识。这里讨论RGB图像，也就是我们俗称的彩色的图像。图像可以被看作是一个height×width的数组，每一个数表示一个像素。如果是彩色的图像，每个像素会包含RBG三个值，最低字节表示G、次低字节表示B、第三字节表示R。

比如像素值为：

0x00ff00

其RBG值分别为：

R: 0x00
G: 0xff
B: 0x00

如果想要从原像素中取RGB的值，可以使用按位与操作，示例如下：

// pixel是从图像中取出来的数
int[] rgb = new int[3];
rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
rgb[2] = (pixel & 0xff);

因为获取R和G的时候，保留的是高位，我们希望得到的是一个低位的数据，因此向右移一定位。

2. 灰度转换

有时候，为了方便处理会把图像转换成灰度图像。转换成灰度图像的方法有很多，一种非常简单的办法就是让rgb三个通道都为同样的值，这个值就是rgb三个值的均值。

3.阈值处理

阈值处理是今天关键部分，阈值处理的思想非常简单，就是当图像像素值大于阈值时将其处理为最大值，当像素小于等于阈值时将其处理为0。这样可以得到一张完全的黑白图像。

在文稿中，文字部分可以看作是黑色，背景部分可以看作是白色，而阴影则是介于黑白之间的值。如果想要去除阴影，则需要对图像进行阈值处理，把阈值设定为小于阴影的值。比如下图：

左图是原图，其中灰色部分为阴影，需要去除。这时我们对图像进行阈值处理，把阈值设定为50，那么阴影部分就会被设置成255，文字部分和背景部分变换都不大，这样就实现了文稿的阴影去除工作。

三、代码实现

1.读取图像

首先来看看如何读取图像以及如何访问图像的像素，这里使用ImageIO类。代码如下：

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

public class DocumentDealing {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String imagePath = "D:/images/imgs/10000.jpeg";
        BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(imagePath));
        //获取图片宽高
        int width = bi.getWidth();
        int height = bi.getHeight();
        System.out.println("width:" + width + ",height:" + height);
        //获取坐标为(0, 0)位置的像素
        int pixel = bi.getRGB(0, 0);
        System.out.println("pixel" + pixel);
        //获取rgb值
        int[] rgb = new int[3];
        rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
        rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
        rgb[2] = pixel & 0xff;
        System.out.println(
                "r:" + rgb[0] +
                        "\tg:" + rgb[1] +
                        "\tb:" + rgb[2]
        );
    }

    public static int[] getRgb(BufferedImage bi, int x, int y) {
        int[] rgb = new int[3];
        int pixel = bi.getRGB(x, y);
        rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
        rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
        rgb[2] = (pixel & 0xff);
        return rgb;
    }

}

我们可以通过下面代码读取图片，其中imagePath是图片路径：

BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(imagePath));

BufferedImage可以获取图片的宽、高、某个点的像素等。为了方便，编写一个getRgb来把pixel转成一个rgb数组。代码输出结果如下：

width:400,height:400
pixel-2853206
r:212    g:118    b:170

2.阈值处理

知道了上面的基本操作后，就可以开始进行阈值处理了。阈值处理就是求rgb均值mean，如果mean大于阈值，则把像素设置为0xffffff，否则设置为0。具体代码如下：

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

public class DocumentDealing {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String imagePath = "C:/Users/Administrator/Desktop/document.jpg";
        threshold(imagePath, "result.jpg", 50);
    }

    public static void threshold(String imagePath, String savePath, int threshold) throws Exception{
      	//读取图片
        BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(imagePath));
        //读取宽高
      	int width = bi.getWidth();
        int height = bi.getHeight();
      	//遍历图片像素
        for(int y = 0; y < height; y ++){
            for(int x = 0; x < width; x ++){
                int[] rgb = getRgb(bi, x, y);
              	//计算rgb均值
                int grayScale = (rgb[0] + rgb[1] + rgb[2]) / 3;
              	//如果均值大于阈值，则赋值将该像素设置为0xffffff(全白)，否则赋值为0(全黑)
                if(grayScale > threshold){
                  	bi.setRgb(x, y, 0xffffff);
                }else{
                  	bi.setRgb(x, y, 0);
                }
            }
        }
      	//保存图片
        ImageIO.write(bi, "jpg", new File(savePath));
    }

    public static int[] getRgb(BufferedImage bi, int x, int y){
        int[] rgb = new int[3];
        int pixel = bi.getRGB(x, y);
        rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
        rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
        rgb[2] = (pixel & 0xff);
        return rgb;
    }

}

下图是原图和处理后的结果：

左图中有两处阴影，右侧则去除了阴影。最终效果图与设定的阈值有关系，当阈值设置不恰当时，会导致结果图比原图更糟糕，或者导致最终文字目标也被去除了。这里可以用循环来解决，代码如下：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    String imagePath = "C:/Users/Administrator/Desktop/document.jpg";
      for (int i = 50; i < 127; i++) {
        threshold(imagePath, "imgs/result" + i + ".jpg", i);
      }
}

大家可以自行测试。有时候之间阈值处理不能很好的去除阴影，这个时候会结合一些其它办法。包括滤波操作、形态学处理等。

到此这篇关于Java实现去除文档阴影的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Java去除文档阴影内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！