用Java从高质量图像中获取低质量缩略图

Question

我已尝试使用下面的代码来生成高质量的缩略图，但缩略图变得模糊且不那么清晰。

BufferedImage thumbImage = new BufferedImage(thumbWidth, thumbHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics2D graphics2D = thumbImage.createGraphics();
graphics2D.setBackground(Color.WHITE);
graphics2D.setPaint(Color.WHITE); 
graphics2D.fillRect(0, 0, thumbWidth, thumbHeight);
graphics2D.setComposite(AlphaComposite.Src);
graphics2D.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION,RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BILINEAR);
graphics2D.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY);
graphics2D.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING,RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON);
graphics2D.drawImage(image, 0, 0, thumbWidth, thumbHeight, null);
graphics2D.dispose();      
File file = new File(thumbnailFile);
if (javax.imageio.ImageIO.write(thumbImage, "JPG", file))
    return file;
}

原始图像是高质量图像。为什么我的缩略图会变形且质量低下？

Answer 1

从代码看有两种可能：

1. 原图很大，缩略图很小，导致简单的双线性插值。

2. JPEG 编码产生的压缩伪像会降低缩略图的质量。< /p>

如果原始图像和缩略图的大小没有太大差异（例如，从 200x200 变为 100x100），那么使用简单的双线性插值就足够了。

然而，当将大图像（例如 1600x1200）调整为缩略图大小图像时，需要使用双线性插值（就此而言，还有双三次插值），因此应使用多步调整大小等替代技术。

文章Chris Campbell 的 Image.getScaledInstance() 的危险 详细介绍了如何以及为什么缩小大图像的尺寸会导致图像质量下降。

Chet Haase 和 Romain Guy 所著的Filthy Rich Clients一书也详细介绍了创建高质量缩略图的一些细节。

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我维护一个名为 Thumbnailator 的缩略图生成库，它使用多步调整大小等技术来创建高具有易于使用的 API 的高质量缩略图。

例如，您的示例代码可以使用 Thumbnailator 编写，如下所示：

Thumbnails.of(image)
  .size(thumbWidth, thumbHeight)
  .outputFormat("JPG")
  .toFile(file);

如果压缩伪影导致图像质量下降，也可以指定压缩质量设置：

Thumbnails.of(image)
  .size(thumbWidth, thumbHeight)
  .outputFormat("JPG")
  .outoutQuality(0.9)
  .toFile(file);

Answer 2

Thumbnails4j （我是维护者，但它属于 Elastic) 是一个 Java 库，可用于从图像文件以及其他文件类型创建缩略图。

File input = new File("/path/to/my_file.jpeg");
Thumbnailer thumbnailer = new ImageThumbnailer("png"); // or "jpg", whichever output format you want
List<Dimensions> outputDimensions = Collections.singletonList(new Dimensions(100, 100));
BufferedImage output = thumbnailer.getThumbnails(input, outputDimensions).get(0);

它采用的方法之一是迭代地调整图像大小，而不是直接跳转到所需的大小，因为这有助于保持图像质量。但这个库可以让你不必担心图像处理算法的细节。