在图像处理领域，TIFF（Tagged Image File Format）格式因其无损压缩和高质量图像存储的特性而被广泛使用。特别是在科学图像处理、医学成像、天文图像等领域，48位TIFF图像因其能够存储更多的颜色信息而受到青睐。本文将介绍如何使用Java语言和JAI（Java Advanced Imaging API）来处理这种高分辨率的图像格式。
尽管JAI提供了处理24位RGB图像（每个颜色分量8位）的丰富示例，但关于如何处理48位RGB图像（每个颜色分量16位）的资料却相对匮乏。48位图像由于其每个颜色分量具有更高的位深，能够提供更细腻的色彩层次和更广的色域，这对于需要高精度图像处理的应用场景至关重要。
48位TIFF图像由于其较大的文件尺寸，通常用于那些对图像质量要求极高的场合。例如，在医学成像中，医生需要观察到最细微的组织变化；在天文观测中，天文学家需要分析星体的微弱光变。通过本文提供的代码，可以更容易地对这些高质量的TIFF图像进行操作。
以下是一个示例代码，展示了如何读取多个48位单页TIFF图像，提取每个像素的红、绿、蓝分量，计算每个分量的平均值，重新创建像素，并生成新的图像。
以下代码片段展示了如何将TIFF图像读取为光栅，这是读取像素数据的前提。
File file = new File(fileName.get(i));
SeekableStream s = new FileSeekableStream(file);
TIFFDecodeParam param = null;
ImageDecoder dec = ImageCodec.createImageDecoder("tiff", s, param);
raster[i] = dec.decodeAsRaster();
以下代码创建了一个可写的光栅，使用源图像的属性。
if (wRaster == null) {
cm = image.getColorModel();
wRaster = image.getData().createCompatibleWritableRaster();
}
以下代码片段获取每个像素的RGB分量，计算平均值，然后使用计算出的平均值更新可写光栅。
int w = raster[0].getWidth(), h = raster[0].getHeight();
int averagePixel[][][] = new int[w][h][3];
for (int i = 0; i < totalFiles; i++) {
for (int width = 0; width < w; width++) {
for (int height = 0; height < h; height++) {
int[] pixelA = null;
pixelA = raster[i].getPixel(width, height, pixelA);
averagePixel[width][height][0] += pixelA[0];
averagePixel[width][height][1] += pixelA[1];
averagePixel[width][height][2] += pixelA[2];
if (i == totalFiles - 1) {
averagePixel[width][height][0] /= totalFiles;
averagePixel[width][height][1] /= totalFiles;
averagePixel[width][height][2] /= totalFiles;
wRaster.setPixel(width, height, averagePixel[width][height]);
}
}
}
}
以下代码将光栅保存为TIFF图像。
File file = new File(directoryName + "\\Output_" + System.currentTimeMillis() + ".tiff");
FileOutputStream fileoutput = new FileOutputStream(file);
TIFFEncodeParam encParam = null;
ImageEncoder enc = ImageCodec.createImageEncoder("tiff", fileoutput, encParam);
enc.encode(wRaster, cm);
fileoutput.close();