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package rdf.textures.glrlm;
import mathematics.Maths;
import morphee.Levelings.Leveling;
import processing.filters.Gaussian;
import utils.arrays.ArraysOperations;
import imageTiTi.Image;
import imageTiTi.reducer.ColorReducer;
/**
* <p>Description: Cette classe calcule la "run length matrix" pour une image (vignette). Elle peut etre calculee
* dans plusieurs directions, mais alors une moyenne des differentes matrices est effectuee.<br>
* <p>Package(s) required: imageTiTi, mathematics.</p>
* <p>Copyright: Copyright (c) 2007-2010.</p>
* <p>Laboratories/Teams: CMM (Mines-ParisTech/ENSMP), I&M (ex LXAO) LSIS.</p>
* <p>Updates: <br>
* 12 Avril 2010, 1.2 => Simplification par l'utilisation de l'interface ColorReducer et ajout du Leveling.<br>
* 10 Novembre 2009, 1.1 => Gestion des tous les types de niveaux de gris, ycompris les binaires.<br>
* 02 Mai 2008 => Ajout de la valeur interdite.<br>
* 08 Avril 2008 => Creation.</p>
*
* @author Guillaume THIBAULT
* @version 1.2
* <p>
* <!-- technical-bibtex-start -->
* BibTeX:
* <pre>
* @article{Galloway75,
* author = {M. M. Galloway},
* journal = {Computer Graphics Image Process},
* volume = {4},
* pages = {1971--1975},
* title = {Texture analysis using grey level run lengths},
* year = {1975}
* }
* </pre>
* <pre>
* @article{CSG90,
* author = {A. Chu and C. M. Sehgal and J. F. Greenleaf},
* journal = {Pattern Recognition Letters},
* volume = {11},
* number = {6},
* pages = {415--420},
* title = {Use of gray value distribution of run lengths for texture analysis},
* year = {1990}
* }
* </pre>
* <pre>
* @article{PeronaMalik1990,
* author = {K. Yogesan and T. Jørgensen and F. Albregtsen and K. J. Tveter and H. E. Danielsen},
* journal = {Cytometry},
* volume = {24},
* pages = {268--276},
* title = {Entropy based texture analysis of chromatin structure in advanced prostate cancer},
* year = {1996}
* }
* </pre>
* <pre>
* @article{PeronaMalik1990,
* author = {Pietro Perona and Jitendra Malik},
* journal = {IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
* volume = {12},
* number = {7},
* pages = {629-639},
* publisher = {Morgan Kaufmann},
* title = {Scale-Space and Edge Detection Using Anysotropic Diffusion},
* year = {1990}
* }
* </pre>
<!-- technical-bibtex-end -->
</p>
*/
public class GrayLevelRunLengthMatrix
{
/** Nombre de niveaux de gris <=> Hauteur de la run length matrix.*/
protected int nbGrayLevel = -1 ;
/** Largeur de la matrice. Si FixedSize Alors Width=nbSizes, Sinon Width=TailleZoneMax/nbSizes+1.*/
protected int Width = -1 ;
/** Tableau representant la run length matrix (a la taille de la chaine la plus longue).*/
protected double[][] matrix = null ;
/** Tableau representant la run length matrix brute.*/
private double[][] mat = null ;
// Les directions de calculs.
/** La variation en X pour le calcul de la matrice.*/
protected int[] dx = new int[] {1, 1, 0,-1} ;
/** La variation en Y pour le calcul de la matrice.*/
protected int[] dy = new int[] {0, 1, 1, 1} ;
/** L'image (la vignette) sur laquelle on a calcule la matrice des longueurs de segments.*/
protected Image image = null ;
/** Un filtre gaussien, utile pour construire le marqueur du leveling.*/
private Gaussian gauss = new Gaussian(1, 1) ;
/** Un constructeur qui permet de modifier la taille de la run length matrix.
* @param nbGrayLevel Le nombre de niveaux de gris a prendre en compte.*/
public GrayLevelRunLengthMatrix(int nbGrayLevel)
{
if ( nbGrayLevel < 1 )
throw new IllegalArgumentException("Bad gray level: " + nbGrayLevel + ", wished [1..2^n < 65535]") ;
this.nbGrayLevel = nbGrayLevel ;
if ( nbGrayLevel == 1 ) return ; // Image binaire où l'on ne considère qu'une seule couleur.
if ( !Maths.isPowerOf(nbGrayLevel, 2) )
throw new IllegalArgumentException("Number of gray level must be a power of 2: " + nbGrayLevel) ;
}
/** Methode qui affecte la direction de calcul.
* @param DX Deplacement en X.
* @param DY Deplacement en Y.*/
public void setDirection(int DX, int DY)
{
int x = DX ;
int y = DY ;
if ( x < 0 ) x = -x ;
if ( y < 0 ) y = -y ;
if ( x > 1 || y > 1 ) throw new Error("Variation de direction trop importante. Attendu [-1..1].") ;
if ( x + y == 0 ) throw new Error("Direction nulle : x = y = 0.") ;
dx = null ;
dy = null ;
dx = new int[]{DX} ;
dy = new int[]{DY} ;
}
/** Methode qui affecte le nouveau tableau de direction. Si le tableau a une taille superieure a 1, une moyenne sera faite.
* @param dx Nouveau tableau de variation en X.
* @param dy Nouveau tableau de variation en Y.*/
public void setDirection(int[] dx, int[] dy)
{
if ( dx == null || dy == null ) throw new NullPointerException("Un des tableau est null.") ;
if ( dx.length != dy.length )
throw new IllegalArgumentException("Lengths of arrays different : " + dx.length + " & " + dy.length) ;
this.dx = null ;
this.dy = null ;
this.dx = dx ;
this.dy = dy ;
}
/** Methode qui lance et gere les differentes etapes de calcul.
* @param image L'image (la vignette) sur laquelle on doit calculer la matrice.
* @param reducer Classe qui permet de reduire le nombre de couleurs.
* @param leveling Methode de nivellement a utiliser avant la reduction des couleurs avec un filtre gaussien comme marqueur.
* Si ce parametre est null, alors rien n'est realise.
* @param ForbidenValue Valeur interdite (du fond) =>
* Valeur a ne pas prendre en compte pour les calculs. Si strictement negative, on prend toutes les valeurs en consideration.
* @param nbCPU Nombre de CPU autorises dans cette classe => Nombre de threads autorises.*/
public void FillMatrix(Image image, ColorReducer reducer, Leveling leveling, int ForbidenValue, int nbCPU)
{
if ( image.isColored() ) throw new IllegalArgumentException("Only gray level image supported.") ;
this.image = null ;
if ( leveling == null ) this.image = reducer.Reduce(image, nbGrayLevel, ForbidenValue) ;
else this.image = reducer.Reduce(leveling.Filter(image, nbCPU, gauss.Filter(image, nbCPU)), nbGrayLevel, ForbidenValue) ;
int x, y, i ;
int max = 0 ;
if ( image.getWidth() > image.getHeight() ) Width = image.getWidth() + 1 ;
else Width = image.getHeight() + 1 ;
mat = null ;
mat = new double[nbGrayLevel][Width] ;
ArraysOperations.SetConstant(mat, 0.0) ; // raz matrix
for (i=0 ; i < dx.length ; i++) FillMatrix(dx[i], dy[i], ForbidenValue) ;
// On trouve la largeur de la matrice.
for (y=0 ; y < nbGrayLevel ; y++)
for (x=0 ; x < Width ; x++)
if ( mat[y][x] > 0.0 && x > max ) max = x ;
// Moyenne
for (y=0 ; y < nbGrayLevel ; y++)
for (x=0 ; x < Width ; x++)
mat[y][x] /= (double)dx.length ;
// On trouve la largeur pour ajuster puis on moyenne
Width = max + 1 ;
matrix = null ;
matrix = new double[nbGrayLevel][Width] ;
for (y=0 ; y < nbGrayLevel ; y++)
for (x=0 ; x < Width ; x++)
matrix[y][x] = mat[y][x] ;
}
/** Methode qui effectue le remplissage de la matrice Run Length.
* @param dx Variation de calcul en X.
* @param dy Variation de calcul en Y.
* @param ForbidenValue Valeur a exclure des calculs.*/
protected void FillMatrix(int dx, int dy, int ForbidenValue)
{
int x, y, x1, y1, v0, nb ;
int height = image.getHeight() ;
int width = image.getWidth() ;
boolean Fin ;
int[][] tampon = new int[mat.length][mat[0].length] ;
ArraysOperations.SetConstant(tampon, 0) ; // Initialisation
for (y=0 ; y < height ; y++) // calculs des run length
for (x=0 ; x < width ; x++)
{ // pour chaque pixel
if ( image.Pixel(y, x) == ForbidenValue ) continue ; // On est sur la valeur interdite, donc on sort.
v0 = image.Pixel(y, x) ;
nb = 1 ;
Fin = false ;
x1 = x ;
y1 = y ;
do {
x1 += dx ;
if ( x1 < 0 || x1 >= width ) Fin = true ;
y1 += dy ;
if ( y1 < 0 || y1 >= height ) Fin = true ;
if ( !Fin && image.Pixel(y1, x1) != ForbidenValue && image.Pixel(y1, x1) == v0 ) nb++ ;
else Fin = true ;
} while ( !Fin ) ;
tampon[v0][nb]++ ; // on incrémente la matrice
}
for (y=0 ; y < nbGrayLevel ; y++) // On ajuste pour corriger les erreurs de comptages multiples.
for (x=1 ; x < Width ; x++)
tampon[y][x-1] -= tampon[y][x] ;
for (y=0 ; y < nbGrayLevel ; y++) // On met le résultat dans la matrice.
for (x=1 ; x < Width ; x++)
mat[y][x-1] += tampon[y][x] ; // On supprime la colonne 0 qui contient que des 0 (aucune chaine de longueur 0).
tampon = null ;
}
/* ------------------------------------------------------ Les getters ------------------------------------------------------ */
/** Methode qui retourne la run length matrix non ajustee.
* @return Le tableau de double[][] contenant la run length matrix.*/
public double[][] getMatrix()
{
return matrix ;
}
/** Tableau d'int contenant les variations de directions en X.
* @return Direction en X.*/
public int[] getDx()
{
return dx ;
}
/** Tableau d'int contenant les variations de directions en Y.
* @return Direction en Y.*/
public int[] getDy()
{
return dy ;
}
public String toString(String Separator)
{
StringBuffer sb = new StringBuffer() ;
for (int j=0 ; j < nbGrayLevel ; j++)
{
for (int i=0 ; i < Width ; i++) sb.append(matrix[j][i] + Separator) ;
sb.append("\n") ;
}
return sb.toString() ;
}
public void Display(String Separator)
{
System.out.println(toString(Separator)) ;
}
} |
[Image/Java] Gray Level Run Length Matrix
ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.
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