我在字节级别上进行图像压缩相对较新,目前正在研究一个将采用bmp图像的java图像预处理器,将其转换为8位无符号灰度,然后根据高位堆叠其字节在导出和压缩之前低。经过一些广泛的研究和测试各种字节提取方法后,我仍然没有看到我需要的结果。在继续之前,应该注意所有这些图像最初都是DICOM格式,并且我使用ij.plugin.DICOM包将像素数据提取为bmp图像。
以下描述由下面的代码表示。目前,我正在将原始图像作为缓冲图像读取,将其转换为灰度,然后从Raster获取图像字节。然后我拿这些字节,并使用我在stackoverflow上找到的一些其他代码并将它们“转换”为二进制位的String表示。然后我将该字符串发送到字符数组。下一步可能是无关紧要的,但我想在删除它之前得到你的输入(因为我是新手)。我创建一个Bitset并遍历“二进制”字符数组。如果字符值为“1”,我将BitSet中的该位置设置为true。然后我将BitSet发送到另一个字节数组。
然后我创建两个新的字节数组,一个用于高字节,一个用于低字节。使用for循环,我迭代“位”数组并在高或低字节中存储每4个“位”,具体取决于我们在数组中的位置。
最后,我获取DICOM标记数据,从中生成一个字节数组,然后将标记数组,高字节数组和低字节数组堆叠在一起。我的预期结果是让图像矩阵“分裂”,上半部分包含所有高字节,下半部分包含所有低字节。我被告知标签字节将是如此之小,它们不应该影响最终结果(我已经测试了没有它们的图像,只是为了确定,并且没有明显的区别)。
以下是代码。如果您有任何问题,请告诉我,我会相应修改我的帖子。我试图包括所有相关数据。如果您需要更多,请告诉我。
BufferedImage originalImage = getGrayScale(img.getBufferedImage());//returns an 8-bit unsigned grayscale conversion of the original image
byte[] imageInByte = ((DataBufferByte) originalImage.getRaster().getDataBuffer()).getData();
String binary = toBinary(imageInByte); //converts to a String representation of the binary bits
char[] binCharArray = binary.toCharArray();
BitSet bits = new BitSet(binCharArray.length);
for (int i = 0; i < binCharArray.length; i++) {
if (binCharArray[i] == '1') {
bits.set(i);
}
}
imageInByte = bits.toByteArray();
byte[] high = new byte[(int) imageInByte.length/2];
byte[] low = new byte[(int) imageInByte.length/2];
int highC = 0;
int lowC = 0;
boolean change = false; //start out storing in the high bit
//change will = true on very first run. While true, load in the high byte array. Else low byte
for(int i = 0; i < imageInByte.length; i++){
if(i % 4 == 0){
change = !change;
}
if(change){
high[highC] = imageInByte[i];
highC++;
} else {
low[lowC] = imageInByte[i];
lowC++;
}
}
//old code from a previous attempt.
// for (int j = 0; j < imageInByte.length; j++) {
// byte h = (byte) (imageInByte[j] & 0xFF);
// byte l = (byte) ((imageInByte[j] >> 8) & 0xFF);
// high[j] = h;
// low[j] = l;
// }
OutputStream out = null;
//add this array to the image array. It goes at the beginning.
byte[] tagBytes = dicomTags.getBytes();
currProcessingImageTagLength = tagBytes.length;
imageInByte = new byte[high.length + low.length + tagBytes.length];
System.arraycopy(tagBytes, 0, imageInByte, 0, tagBytes.length);
System.arraycopy(high, 0, imageInByte, tagBytes.length, high.length);
System.arraycopy(low, 0, imageInByte, tagBytes.length + high.length, low.length);
BufferedImage bImageFromConvert = new BufferedImage(dimWidth, dimHeight, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);//dimWidth and dimHeight are the image dimensions, stored much earlier in this function
byte[] bufferHolder = ((DataBufferByte) bImageFromConvert.getRaster().getDataBuffer()).getData();
System.arraycopy(imageInByte, 0, bufferHolder, 0, bufferHolder.length);
//This is where I try and write the final image before sending it off to an image compressor
ImageIO.write(bImageFromConvert, "bmp", new File(
directory + fileName + "_Compressed.bmp"));
return new File(directory + fileName + "_Compressed.bmp");
以下是你感兴趣的toBinary函数:
private static String toBinary(byte[] bytes) {
StringBuilder sb = new StringBuilder(bytes.length * Byte.SIZE);
for (int i = 0; i < Byte.SIZE * bytes.length; i++) {
sb.append((bytes[i / Byte.SIZE] << i % Byte.SIZE & 0x80) == 0 ? '0' : '1');
}
return sb.toString();
}
非常感谢你的帮助!我现在花了近20个小时试图解决这个问题。这是一个非常令人头痛的问题,你所拥有的任何见解都会受到赞赏。
编辑:这是getGreyScale函数:
public static BufferedImage getGrayScale(BufferedImage inputImage) {
BufferedImage img = new BufferedImage(inputImage.getWidth(), inputImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
Graphics g = img.getGraphics();
g.drawImage(inputImage, 0, 0, null);
g.dispose();
return img;
}
编辑2:我已根据要求添加了一些图片。
当前输出:
注意,由于我的声誉低于10,我无法发布带有“预期”高字节和低字节结果的图像。
答案 0 :(得分:2)
这表示每4个字节发生变化;那不是你想要的:
for(int i = 0; i < imageInByte.length; i++){
if(i % 4 == 0){
change = !change;
}
if(change){
high[highC] = imageInByte[i];
highC++;
} else {
low[lowC] = imageInByte[i];
lowC++;
}
}
我会用你早先的尝试替换它
for (int j = 0; j < imageInByte.length; j+=2) {
byte h = (byte) (imageInByte[j] & 0xF0);
byte h2 = (byte) (imageInByte[j+1] & 0xF0);
byte l = (byte) (imageInByte[j] & 0x0f);
byte l2 = (byte) (imageInByte[j+1] & 0x0f);
high[j/2] = h|(h2>>4);
low[j/2] = (l<<4)|l2;
}