在J2ME/MIDP中实现图像旋转 - 编程入门网

destY = dr + (j - cy) *cos(radian) + (i - cx)*sin(radian);

计算出这个位置后，把该点的像素值赋值到这个位置，如此对每个点进行这种变换，即可实现整个图像的旋转。

旋转后的图像较大，在实际绘制时需要做位置调整，不难看出，Q点相对于P点的偏移量为（cx-dr , cy-dr）。即假设源图像的屏幕位置为(a , b),则旋转后的图像位置应该为( (a + cx – dr) , (b + cy – dr) )。

图三 旋转算法示意图 2、在J2ME中的算法实现

我们将上面的思想具体化，得到算法的流程图（见图四示）

图四 算法流程图 在MIDP2.0中，Image类提供了两个方法：getRGB()和createRGBImage()，分别完成获取图像象素信息和通过像素数组创建图像的功能。借助于这两个方法，结合上面的流程图，我们得到实现图像旋转算法的代码，如下面所示。 /**

*@param imgSource 源图像

*@param cx 旋转点相对于源图像坐上角横坐标

*@param cy 旋转点相对于源图像坐上角纵坐标

*@param theta 图像逆时针旋转的角度

*@param dd 含2个元素的整形数组，存放新图像相对源图像沿x轴和y轴的位置偏移量

*@return 旋转后的图像

**/

public Image rotate(Image imgSource, int cx, int cy, double theta, int[] dd) {

if (Math.abs(theta % 360) < 0.1) return imgSource; //角度很小时直接返回

int w1 = imgSource.getWidth(); //原始图像的高度和宽度

int h1 = imgSource.getHeight();

int[] srcMap = new int[w1 * h1];

imgSource.getRGB(srcMap, 0, w1, 0, 0, w1, h1); //获取原始图像的像素信息

int dx = cx > w1 / 2 ? cx : w1 - cx; //计算旋转半径

int dy = cy > h1 / 2 ? cy : h1 - cy;

double dr = Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);

int wh2 = (int) (2 * dr + 1); //旋转后新图像为正方形，其边长+1是为了防止数组越界

int[] destMap = new int[wh2 * wh2]; //存放新图像象素的数组

double destX, destY;

double radian = theta * Math.PI / 180; //计算角度计算对应的弧度值

for (int i = 0; i < w1; i++) {

for (int j = 0; j < h1; j++) {

if (srcMap[j * w1 + i] >> 24 != 0) { //对非透明点才进行处理

// 得到当前点经旋转后相对于新图像左上角的坐标

destX = dr + (i - cx) * Math.cos(radian) + (j - cy)* Math.sin(radian);

destY = dr + (j - cy) * Math.cos(radian) - (i - cx)* Math.sin(radian);

//从源图像中往新图像中填充像素

destMap[(int) destY * wh2 + (int) destX] = srcMap[j * w1 + i];

}

}

}

dd[0] = cx-dr; //返回位置偏移分量

dd[1] = cy-dr;

return Image.createRGBImage(destMap, wh2, wh2, true); //返回旋转后的图像

}

在J2ME/MIDP中实现图像旋转(3)

3、旋转失真问题 因为旋转公式含有三角函数，所以求出的旋转坐标取整后有可能插入到先前已插入的位置中，而没有插入到它本应该插入的位置。例如：计算出旋转坐标（3.1,4）取整后插入到（3,4）中；如果计算下个旋转坐标为（3.4，4），取整后又被插入到（3,4）中，因此覆盖了原来的像素点，而且（3.4，4）对应的像素点没有办法插入到它应该插入的位置，造成失真。

要解决这个问题，在不考虑牺牲额外资源的情况下，一般的方法是先将图像放大若干倍，然后再进行旋转，再等比例缩小。对于边界可考虑马赛克的处理方式或者用两行重描补偿误差的办法。

算法的应用与局限性

1、模拟浮点运算

上述算法是基于cldc1.1规范的，该规范提供了对浮点运算和三角函数运算的直接支持。为提高程序的通用性，我们希望算法能运行在cldc1.0设备上。

cldc1.0不支持任何非整形的数值，要实现三

凌众科技专业提供服务器租用、服务器托管、企业邮局、虚拟主机等服务，公司网站：http://www.lingzhong.cn 为了给广大客户了解更多的技术信息，本技术文章收集来源于网络,凌众科技尊重文章作者的版权，如果有涉及你的版权有必要删除你的文章，请和我们联系。以上信息与文章正文是不可分割的一部分,如果您要转载本文章,请保留以上信息，谢谢!