Question

我有一个使用getRed()，getGreen()和getBlue()的程序可以正常使用。我想看看我是否能找到一些其他算法也可以为灰度图像着色，无论它或多或少都准确无关紧要，它只是我正在研究比较方法和它们的准确性。我决定使用类似的方法，只需使用getRed()用于图像1,2和3（而不是仅1）并将每种颜色除以3，理论上可以实现平均红色，绿色和蓝色值3张图片并从中创建新图片。

结果图像很奇怪;颜色不均匀，即每个像素的随机颜色，你几乎无法看出图像的任何特征，因为它是如此颗粒状，我想这是描述它的最佳方式。它看起来像一张普通的照片，但到处都是色彩噪音。只是想知道是否有人知道为什么会这样？这不是我的意图，并且期望更加正常，与原始方法非常相似，但每种方法可能更柔和/更明亮。

任何人都知道为什么会这样吗？它看起来不对。除了标准的getRGB()方式之外，还有其他方法可以用来为图像着色吗？

BufferedImage combinedImage = new BufferedImage(image1.getWidth(), image1.getHeight(), image1.getType());
        for(int x = 0; x < combinedImage.getWidth(); x++)
            for(int y = 0; y < combinedImage.getHeight(); y++)
                combinedImage.setRGB(x, y, new Color(
                new Color((image1.getRGB(x, y) + image2.getRGB(x, y) + image3.getRGB(x, y))/3).getRed(), 
                new Color((image1.getRGB(x, y) + image2.getRGB(x, y) + image3.getRGB(x, y))/3).getGreen(), 
                new Color((image1.getRGB(x, y) + image2.getRGB(x, y) + image3.getRGB(x, y))/3).getBlue()).
                getRGB());

提前致谢

Answer 1

getRGB（）返回像素的int表示，包括alpha通道。由于int是4字节（32位），因此int将如下所示：

01010101 11111111 10101010 11111111
  Alpha     Red     Green    Blue

当你添加三个值时，这也是使用alpha通道，所以我猜这会让你得到奇怪的结果。此外，以这种方式添加int可能会导致其中一个通道出现“溢出”。例如，如果一个像素的蓝色值为255而另一个像素的值为2，则总和的值为1表示绿色，值1表示蓝色。

要从int中提取每个颜色通道，您可以执行此操作。

red = (rgb >> 16) & 0xFF;
green = (rgb >>8 ) & 0xFF;
blue = (rgb) & 0xFF;

（这是Color类在getRed（），getBlue（）和getGreen（）http://grepcode.com/file/repository.grepcode.com/java/root/jdk/openjdk/6-b14/java/awt/Color.java#Color.getRed%28%29内部执行的操作。

然后，将这些颜色组合起来：

combinedImage.setRGB(x, y, new Color(
((image1.getRGB(x, y) >> 16 & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) >> 16 & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) >> 16 & 0xFF))/3, 
((image1.getRGB(x, y) >> 8 & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) >> 8 & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) >> 8 & 0xFF))/3, 
((image1.getRGB(x, y) & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) & 0xFF) + (image1.getRGB(x, y) & 0xFF))/3).
getRGB());

或每次为每张图片使用new Color(image1.getRGB(x, y)).getRed()。

combinedImage.setRGB(x, y, new Color(
    (new Color(image1.getRGB(x, y)).getRed() + new Color(image2.getRGB(x, y)).getRed() + new Color(image3.getRGB(x, y)).getRed())/3, 
    (new Color(image1.getRGB(x, y)).getGreen() + new Color(image2.getRGB(x, y)).getGreen() + new Color(image3.getRGB(x, y)).getGreen())/3, 
    (new Color(image1.getRGB(x, y)).getBlue() + new Color(image2.getRGB(x, y)).getBlue() + new Color(image3.getRGB(x, y)).getBlue())/3).
    getRGB());

通过平均组合灰度图像

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