這基本上取決於繪畫算法是否考慮到圖像是否使用預乘alpha的信息。
正如在評論中已經指出的那樣:結果在大多數情況下是相同的 - 至少對於基本的繪圖操作來說:無論您是將「非預乘」圖像繪製爲預乘結果還是反之,不會影響結果,因爲差異是在內部處理的。
特殊情況是BufferedImageOp
s。 JavaDoc評論明確地說明了alpha通道是如何處理的,並且傳入錯誤的圖像會導致您鏈接的問題中描述的不良結果。
很難確定「」「他們決定以這種方式實施BufferedImageOp
的原因。但是這裏有一個(有些模糊的)陳述是:當對一個單一來源的像素進行操作(和組合),並且這些像素具有不同的alpha值時,alpha通道的處理可能會變得煩瑣。這並不總是非常明顯,應該與alpha通道發生。
例如,假設你的像素的堆棧(在這裏,在ARGB,與浮點值):
[1.00, 1.00, 0.00, 0.00] // 100% red, 100% alpha
[0.00, 0.00, 0.00, 0.00] // black, 0% alpha
[0.00, 0.00, 0.00, 0.00] // black, 0% alpha
現在,你想要做的這些像素上的卷積(如問題,你鏈接到)。那麼內核可能是
[0.33...]
[0.33...],
[0.33...]
這意味着結果的中心像素應該僅僅是所有像素的「平均」(忽略邊界 - 大致與ConvolveOp#EDGE_ZERO_FILL
)。
卷積然後將平等對待所有渠道。對於非預乘圖像,這將意味着,所得到的像素是暗紅色低不透明度:
[0.33, 0.33, 0.00, 0.00]
對於預乘圖像,假定組件與它們的α值來multipled。在這種情況下,所得到的像素將完全紅色,具有相同的不透明度:
[0.33, 1.00, 0.00, 0.00]
在做數學這背後是乏味的。而事實上,過於繁瑣的對我來說,做手工 - 所以這裏有一個例子:
和相應的代碼
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.ConvolveOp;
import java.awt.image.Kernel;
import java.util.Locale;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.SwingUtilities;
public class PremultipliedAlphaTest
{
public static void main(String[] args)
{
SwingUtilities.invokeLater(new Runnable()
{
@Override
public void run()
{
createAndShowGUI();
}
});
}
private static void createAndShowGUI()
{
JFrame f = new JFrame();
f.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
f.getContentPane().add(new PremultipliedAlphaTestPanel());
f.setSize(550,500);
f.setLocationRelativeTo(null);
f.setVisible(true);
}
}
class PremultipliedAlphaTestPanel extends JPanel
{
@Override
protected void paintComponent(Graphics gr)
{
super.paintComponent(gr);
Graphics2D g = (Graphics2D)gr;
g.setColor(Color.WHITE);
g.fillRect(0, 0, getWidth(), getHeight());
BufferedImage imageS = createImage(BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
BufferedImage imageP = createImage(BufferedImage.TYPE_INT_ARGB_PRE);
Kernel kernel = new Kernel(1, 3,
new float[]{ 1.0f/3.0f, 1.0f/3.0f, 1.0f/3.0f });
ConvolveOp op = new ConvolveOp(kernel, ConvolveOp.EDGE_ZERO_FILL, null);
BufferedImage resultS = op.filter(imageS, null);
BufferedImage resultP = op.filter(imageP, null);
g.setColor(Color.BLACK);
g.setFont(new Font("Monospaced", Font.PLAIN, 12));
g.drawString("Straight:", 10, 40);
print(g, 2, 1, imageS.getRGB(0, 0));
print(g, 2, 2, imageS.getRGB(0, 1));
print(g, 2, 3, imageS.getRGB(0, 2));
print(g, 7, 2, resultS.getRGB(0, 1));
g.drawString("Premultiplied:", 10, 240);
print(g, 2, 5, imageP.getRGB(0, 0));
print(g, 2, 6, imageP.getRGB(0, 1));
print(g, 2, 7, imageP.getRGB(0, 2));
print(g, 7, 6, resultP.getRGB(0, 1));
g.scale(50, 50);
g.drawImage(imageS, 1, 1, null);
g.drawImage(resultS, 6, 1, null);
g.drawImage(imageP, 1, 5, null);
g.drawImage(resultP, 6, 5, null);
}
private static void print(Graphics2D g, int px, int py, int argb)
{
g.drawString(stringFor(argb), px*50+5, py*50+25);
}
private static String stringFor(int argb)
{
int a = (argb >> 24) & 0xFF;
int r = (argb >> 16) & 0xFF;
int g = (argb >> 8) & 0xFF;
int b = (argb ) & 0xFF;
float fa = a/255.0f;
float fr = r/255.0f;
float fg = g/255.0f;
float fb = b/255.0f;
return String.format(Locale.ENGLISH,
"%4.2f %4.2f %4.2f %4.2f", fa, fr, fg, fb);
}
private static BufferedImage createImage(int type)
{
BufferedImage b = new BufferedImage(1,3, type);
Graphics2D g = b.createGraphics();
g.setColor(new Color(1.0f,0.0f,0.0f,1.0f));
g.fillRect(0, 0, 1, 1);
g.setColor(new Color(0.0f,0.0f,0.0f,0.0f));
g.fillRect(0, 1, 1, 1);
g.setColor(new Color(0.0f,0.0f,0.0f,0.0f));
g.fillRect(0, 2, 1, 1);
g.dispose();
return b;
}
}
見http://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing。在大多數情況下,差異應該只是表現,而不是最終結果。 – haraldK 2014-10-28 11:46:57