Question

我目前正在尝试将一段matlab代码转换为java。该代码的目的是反转和标准化图像文件的图像像素。在java中，像素存储在字节数组中。以下是重要的Matlab代码：

inp2=1024.-inp.-min; %inp is the input array (double precision). min is the minimum value in that matrix.

图像为16位，但仅使用10位存储，因此1024来自（2 ^ 10）。我明确知道这段代码在matlab中有效。但是，我个人并不精通matlab，而且我的java翻译行为与其对应的行为方式不同。

以下是我尝试反转图像矩阵的方法：

//bitsStored is the bit depth. In this test, it is 10.
//imageBytes is the pixel data in a byte array
public static short[] invert(int bitsStored) {
    short min = min(imageBytes);//custom method. Gets the minimum value in the byte array. 
    short range = (short) (2 << bitsStored);
    short[] holder = new short[imageBytes.length];
    for (int i = 0; i < imageBytes.length; i++) {
        holder[i] = (short) (range - imageBytes[i] - min);
    }
    imageBytes = holder;
    return imageBytes;
}

然而，图像不是反转颜色通道，而是丢失了一些数据并变得更加苛刻（更高的对比度，更少的混合等）。我在这里做错了什么？

如果我能为你做更清楚的事，请告诉我。谢谢。

更新：嗨，我有关于此代码的另一个问题。上面的代码（固定为short [] not byte []）可以在同一个文件中反向使用吗？如果我使用原始图像的反转版本重新运行此代码，我应该从程序的开头获取原始输入/图像吗？我认为唯一的问题是运行之间的最小值会发生变化。

Answer 1

byte的范围是-128到127，它不能容纳1024个不同的值。因此，您需要使用更宽的类型（如short）来为点建模，或者在处理之前必须解压缩字节数组。

还有一件事：double是浮点数，并且在其余代码中使用的整数不能很好地运行。以下似乎更好：

short range = 1 << bitsStored; // 2^bitsStored

Answer 2

反演的正确方程是：

 newValue[i] = maxPossibleValue - currentValue[i]

您的maxPossibleValue是1024。

另外一点是你不能在字节数组中有10位深度的图像（因为它们有8位）

Answer 3

关于算法可逆性的第二个问题。

您的公式看起来像result[i] = 1024 - min(data) - data[i]，其数据范围从0到1023。让我们假设您的所有数据点都是1023。然后min为1023，因此所有result[i]都为-1022。

因此result甚至不能与data在同一范围内。

然后，如果您使用result数组生成算法以生成result1，则其所有点都将为1024 - (-1022) - (-1022)，即3068，而不是原始{{1} }}

所以答案不是，这个算法的双重应用不会产生与输入相等的结果。

请注意，另一个答案（1023）中提到的算法会保留范围，并且在应用两次时会反转。

顺便说一下，它应该是

maxPossibleValue - currentValue[i]

而不是

short range = (short) (1 << bitsStored);

生成short range = (short) (2 << bitsStored);。

反转图像像素

3 个答案: