Java像素图像处理
在学会了之前的画板功能之后，我们就更进一步进入图像处理部分，下面来学习一下纯像素级图像处理项目，不使用任何高级滤镜工具，全部通过遍历图片每一个像素、拆分 RGB、重新计算颜色值的方式实现图片特效。
让我们来看一下具体的内容：
实现功能包括：原图还原，图片灰度化，图片二值化（黑白效果），图片马赛克模糊，蓝调滤镜，黄昏暖色滤镜，反片颜色反转。
以上所有代码都应写在监听器中，通过点击按钮来实现对应功能，以下我们只看监听器内代码。
先实现监听器接口，并定义变量:
Public class ImageListener implements ActionListener(){ Graphics g; int w; int h; int[][] data;接下来，我们写对应的方法：
一：原图还原：
先了解一下几个基础概念：
IO = Input（输入） + Output（输出），也就是程序和外部设备读写数据的操作：
读文件、写文件、读取图片、网络传输、读取键盘输入都属于 IO 操作。
IOException全称 Input/Output Exception，中文：输入输出异常。
当程序读写文件、图片、网络等外部资源失败时，Java 就会抛出这个异常。
接着，在进行原图还原之前，我们首先要新建一个方法，把原图每个点的像素数据存到data数组里面，
我们要认识一个新的类BufferedImage类
BufferedImage img = ImageIO.read(new File(path));拆解一下这行代码：
① new File(path)
File 是 java.io 自带类，代表磁盘上的文件 / 文件夹路径；
path = "Image/1.png"，就是项目里图片的相对路径；
作用：根据路径定位到硬盘里的 1.png 图片文件，生成文件对象。
② ImageIO.read(文件对象)
ImageIO：Java AWT 内置图像工具类，专门读写图片（png/jpg/bmp 等）；
.read()：静态方法，接收一个文件，从磁盘读取图片，加载到内存；
读取完成后，返回一个 BufferedImage 图像对象；
重点：这个方法读取文件会抛出 IOException，所以必须放在 try{} 里。
③ BufferedImage img
BufferedImage：内存图像缓冲区，就是存放在内存里的图片；
它封装了整张图片的所有信息：宽度、高度、每一个像素的 ARGB 颜色；
img 是变量名，用来接收加载好的内存图片；
后续写的 img.getWidth()、img.getRGB(i,j) 全是调用这个内存图片对象的方法。
总结这行代码就是：根据路径找到磁盘上的图片文件，把整张图片读取到内存，生成内存图像对象，用变量 img 接收这个图片。
接着，我们来了解一下try-catch用法：
Java 程序运行时可能出现异常（错误），比如文件找不到、读取失败、空指针。
如果不处理异常，程序会直接崩溃退出；
try-catch 用来捕获、处理异常，保证程序不会直接卡死，还能自定义报错逻辑。、
1. try 代码块
把有风险、会抛出受检异常的代码放这里：
比如上面的 ImageIO.read(new File(path))，读取文件时可能出现：
文件不存在
图片损坏无法解析
路径写错
没有文件读取权限
这类 IO 操作会抛出 IOException，必须放进 try，否则编译器直接报错。
2. catch 捕获块
IOException e：指定要捕获的异常类型，e 是异常对象，存储错误详情；
一旦 try 内部代码报错，程序立刻跳转到对应 catch 块，不会终止程序；
代码格式如下：
try { // 【可能出错、会抛出异常的代码】 } catch (异常类型 变量名) { // 【捕获到异常后执行的补救/报错代码】 } // 可选拓展：finally（无论是否报错都会执行） finally { // 释放资源、关闭文件等操作 }我们直接看catch部分：
catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); }IOException是专门用来封装程序读写外部资源失败的错误信息的类
这两行代码作用为：
一旦读取图片失败，程序跳到这个 catch 块；
把捕获到的 IO 异常包装成运行时异常重新抛出；
以上了解完之后，我们就可以用双层for循环，把每一个像素点RGB存入数组：
int w = img.getWidth(); int h = img.getHeight(); int[][] data = new int[w][h]; for(int i =0;i<W;i++){ for(int j = 0;j<h;j++){ data[w][h] = img.getRGB(i,j);再加上try-catch，完整代码如下：
public int[][] getImageData() { String path ="Image/1.png"; try { BufferedImage img = ImageIO.read(new File(path)); w = img.getWidth(); h = img.getHeight(); int[][] data = new int[w][h]; for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { data[i][j] = img.getRGB(i, j); } } return data; } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } }data数组建立完成之后，我们就可以通过遍历data数组来进行原图还原了：
public void draw() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c1 = new Color(pix); g.setColor(c1); g.drawRect(i + 50, j + 100, 1, 1); } } }效果：
二：灰度化
在进行灰度化之前，先来认识一下标准 ARGB32 位像素（getRGB()返回的 int）
总长度：32 位二进制整数，4 个通道各占 8 bit（1 字节）
分段分配（从高位到低位）：
A 透明度：第 31~24 位 → 8 位
R 红色：第 23~16 位 → 8 位
G 绿色：第 15~8 位 → 8 位
B 蓝色：第 7~0 位 → 8 位
数值范围：
每个通道 8 位二进制，取值范围：0 ~ 255
R=0 无红色，R=255 红色拉满
G=0 无绿色，G=255 绿色拉满
B=0 无蓝色，B=255 蓝色拉满
A=0 完全透明，A=255 完全不透明
暗→亮（0→255）
最大数字11111111，十进制为255
灰度化的本质就是取平均，三色数值完全相等，画面无彩色，只有黑白灰
代码如下：
public void draw1() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c2 = new Color(pix); int red = c2.getRed(); int green = c2.getGreen(); int blue = c2.getBlue(); int ave = (red + green + blue) / 3; Color c3 = new Color(ave, ave, ave); g.setColor(c3); g.drawRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } } }效果：
三：二值化
图像里只有两种颜色：纯黑 (0)、纯白 (255)，不存在中间灰色，只有 0 和 255 两个数值，所以叫 “二值”
完整两步流程
第一步：彩色图 → 灰度图
先计算 RGB 平均值得到gray（0 最黑，255 最亮），把彩色转成单通道亮度。（必须先进行灰度化：彩色有 3 个通道，无法直接判断明暗，必须合并成单通道亮度）
第二步：阈值分割
设置一个阈值（分界线），这里阈值 = 127（0~255 正中间）：
规则 1：像素灰度 ＞ 127 → 归为白色
规则 2：像素灰度 ≤ 127 → 归为黑色
所有中间灰度全部被强制抹除，整张图片只剩下黑白两种色块。
代码如下：
public void draw2() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c2 = new Color(pix); int red = c2.getRed(); int green = c2.getGreen(); int blue = c2.getBlue(); int gray = (red + green + blue) / 3; if (gray > 127) { Color c3 = new Color(255, 255, 255); g.setColor(c3); g.drawRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } else { Color c3 = new Color(0, 0, 0); g.setColor(c3); g.drawRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } } } }效果:
四：马赛克
步骤如下：
- 分块：把原图切割成无数个大小相等的正方形小块（以 5×5 像素一块为例）；
- 取代表色：只拿每一块左上角的像素颜色，作为这个方块唯一颜色；
- 整块同色填充：把方块里所有位置全部画成这一个颜色；
代码如下：
public void draw3() { int m = 5; for (int i = 0; i < w; i = i + m) { for (int j = 0; j < h; j = j + m) { int pix = data[i][j]; Color c = new Color(pix); for (int k = 0; k < m; k++) { for (int l = 0; l < m; l++) { g.setColor(c); g.drawRect(i + k + 400, j + l + 100, 1, 1); } } } } }效果：
五：蓝调
增加蓝色效果，削弱红绿，原理与上述基本相同
代码如下：
public void draw4() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c1 = new Color(pix); int red = c1.getRed(); int green = c1.getGreen(); int blue = c1.getBlue(); red = red / 2; green = green / 2; blue = blue + 60; if (blue > 255) { blue = 255; } Color c2 = new Color(red, green, blue); g.setColor(c2); g.fillRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } } }效果：
六：黄昏
增强红绿色效果，削弱蓝色，与蓝调类似
代码如下：
public void draw5() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c = new Color(pix); int red = c.getRed(); int green = c.getGreen(); int blue = c.getBlue(); red = red + 60; if (red > 255) { red = 255; } green = green + 30; if (green > 255) { green = 255; } blue = blue / 3; Color c2 = new Color(red, green, blue); g.setColor(c2); g.fillRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } } }效果：
六：反片
用通道最大值 255 减去原始亮度，得到互补色
例如：
原始红色 0（无红）→ 255 - 0 = 255（纯红）
原始红色 255（纯红）→ 255 - 255 = 0（无红）
亮变暗，暗变亮，每个颜色通道全部翻转。
代码如下：
public void draw6() { for (int i = 0; i < w; i++) { for (int j = 0; j < h; j++) { int pix = data[i][j]; Color c = new Color(pix); int red = c.getRed(); int green = c.getGreen(); int blue = c.getBlue(); red = 255 - red; green = 255 - green; blue = 255 - blue; Color c2 = new Color(red, green, blue); g.setColor(c2); g.fillRect(i + 400, j + 100, 1, 1); } } }效果：
最后，重写actionPerform方法：
public void actionPerformed(ActionEvent e) { String key = e.getActionCommand(); System.out.println(key); if (key.equals("原图")) { data = getImageData(); draw(); } else if (key.equals("灰度化")) { draw1(); } else if (key.equals("二值化")) { draw2(); } else if (key.equals("马赛克")) { draw3(); } else if (key.equals("蓝调")) { draw4(); } else if (key.equals("黄昏")) { draw5(); } else if (key.equals("反片")) { draw6(); } }注意：有返回值要加上data=getImageData（）；
把 getImageData() 读取到的全新原图像素数组，赋值给全局变量 data，覆盖旧数据：
从硬盘加载原始图片像素；
将返回的像素数组存入全局 data；
draw() 读取更新后的 data，才能画出原图。
