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在J2ME/MIDP中实现图像旋转解决思路

2012-03-21 
在J2ME/MIDP中实现图像旋转J2ME是标准版java(J2SE)面向手机、PDA等各类移动和嵌入式设备的缩减版本,是一种

在J2ME/MIDP中实现图像旋转
J2ME是标准版java(J2SE)面向手机、PDA等各类移动和嵌入式设备的缩减版本,是一种获得众多厂商的支持和广泛使用的移动设备开发平台。图一展示了J2ME技术的体系结构。它分为三层:虚拟机层,配置层,和简表层。  

  配置层(Configuration)通过对功能的描述,把千差万别的嵌入式设备进行了功能的说明和分类。它把运算功能有限、内存较小、电力有限的设备,定义在CLDC(有限连接设备配置)规范中,这类设备有PDA   、手机等;把运算能力相对较佳、内存相对较大、电力供应比较充足的设备,定义在CDC(连接设备配置)规范之中,这类设备有电冰箱、机顶盒、车载计算设备等。  

  虚拟机层(Virtual   Machine)基于宿主操作系统,按照某一种配置,实现了Java虚拟机。CDC配置对应的虚拟机叫CVM,CLDC对应的虚拟机叫做KVM。  

  简表层(Profile)建立在配置层之上,提供了面向用户的更高层次的功能,如用户接口,网络,数据存储等。基础规范(Foundation   Profile)和个人规范(Personal   Profile)是CDC之上的两个重要的规范,移动信息设备规范(MIDP)和PDA规范(PDAP)是CLDC之上的两个重要的规范。当前,无线应用程序的开发主要是在MIDP之上进行的。  

  配置层和简表层共同构成了J2ME的运行环境。如CLDC/MIDP架构构筑了手机应用程序的开发和运行环境。本文所实现的图像旋转算法便是基于这种架构的。  

图一链接http://java.chinaitlab.com/UploadFiles_8734/200703/20070303103543695.jpg

图一   J2ME   体系结构  

  需要注意的是,这些规范也是在不断发展的。如早期很多的设备的计算能力非常有限,CLDC1.0就只支持整型数值。后来数随着设备运算能力的提高,CLDC1.0发展到CLDC1.1,就加如了对浮点运算的支持。对MIDP规范也一样,从1.0发展到2.0,它通过扩充类和接口的功能,加强了对游戏开发的支持,增加了图像处理功能(旋转要用到),增强了对网络功能的支持,如串口、套接字、https等。  

  2D旋转的数据基础  

  考虑笛卡儿直角坐标系中单个点旋转的情况。如图二示,这里点P(x,y)到原点O绕O点逆时针旋转角度θ后到点P′(x′,y′)。由三角函数的几何意义,有x   =   r*cos   α   ,y   =   r*si   n   α和x′   =   r*cos(α   +θ)   ,   y′   =   r*sin(α   +   θ),推出:  

  x′   =   x   *   cos   θ   –   y   *   sin   θ  

  y′   =   y   *   cos   θ   +   x   *   sin   θ  

  当把旋转点一般化为Q(x0,y0),得到:  

  x′   =   x0   +   (x   -   x0)   cos   θ   -   (y   -   y0)   sin   θ  

  y′   =   y0   +   (y   -   y0)   cos   θ   +   (x   -   x0)   sin   θ  

  在开发时,我们使用设备坐标系,它以屏幕的左上角为坐标原点,y轴方向向下。此时,我们不妨视θ为饶旋转点顺时针旋转的角度,这样,上面的公式依然成立。  

图二http://java.chinaitlab.com/UploadFiles_8734/200703/20070303103546836.jpg
图二   2D点的旋转   一般图像的旋转算法  


1、算法思想  

  为实现整个图像的旋转,我们首先获取源图像每个点的像素值。然后根据旋转点和角度的大小计算出新图像的大小。再逐点计算源图像中每个点经旋转后在新图像中对应点的坐标,并把相应的像素值赋给它。  

  在图三中,阴影部分为源图像,O为旋转点,P、Q分别为旋转前后图像左上角的点,cx,cy为O相对于源图像左上角P点的坐标值。  

  这里我们以O为圆心,以O距图像4个顶点的距离的最大值作为半径dr画圆,这样图像无论以任何角度旋转都不会超出这个圆的范围。于是,我们就以该圆为画布绘制旋转所得新图像。由于实际中图像是用矩形表示的,于是我们生成和圆的外切正方形(图中虚线部分)等大小的新图像。  

  对源图像中任一点(i,j),根据上面的公式,不难计算出旋转θ度在新图像中的位置,即相对于Q点的位置(destX   ,   destY):  

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

  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http://java.chinaitlab.com/UploadFiles_8734/200703/20070303103547651.jpg

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http://java.chinaitlab.com/UploadFiles_8734/200703/20070303103548515.jpg

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  

  }  

 

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。  



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来学习的,up了。
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没时间看
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好长啊,顶一个
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以前有看过类似的文章,帮顶一下,是好文章.
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说实话这个算法在游戏里用还是不太好,必须放大再旋转,然后再缩小,不然就看不得了
对非90度倍数的旋转,效果很差,但是如果放大的话,那占用的资源....
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果然厉害啊

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