Android Bitmap与DrawAble与byte[]与InputStream之间的转换工具类

本文介绍了一个用于Android平台的图片格式转换工具类,包括Bitmap、Drawable、byte[]及InputStream之间的相互转换方法。该工具类提供了多种转换选项,如不同的压缩质量设置等。

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package com.yiban.caesar.Utils;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.InputStream;

import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.PixelFormat;
import android.graphics.drawable.BitmapDrawable;
import android.graphics.drawable.Drawable;

/**
 * Bitmap与DrawAble与byte[]与InputStream之间的转换工具类
 *
 */
public class IOFormat{
   private static IOFormat tools = new IOFormat();

   public static IOFormat getInstance(){
      if (tools == null) {
         tools = new IOFormat();
         return tools;
      }
      return tools;
   }

   // 将byte[]转换成InputStream
   public InputStream byte2InputStream(byte[] b){
      ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(b);
      return bais;
   }

   // 将InputStream转换成byte[]
   public byte[] inputStream2Bytes(InputStream is){
      String str = "";
      byte[] readByte = new byte[1024];
      @SuppressWarnings("unused")
      int readCount = -1;
      try {
         while ((readCount = is.read(readByte, 0, 1024)) != -1) {
            str += new String(readByte).trim();
         }
         return str.getBytes();
      } catch (Exception e) {
         e.printStackTrace();
      }
      return null;
   }

   // 将Bitmap转换成InputStream
   public InputStream bitmap2InputStream(Bitmap bm){
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
      InputStream is = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
      return is;
   }

   // 将Bitmap转换成InputStream
   public InputStream bitmap2InputStream(Bitmap bm, int quality){
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      bm.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, quality, baos);
      InputStream is = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
      return is;
   }

   // 将InputStream转换成Bitmap
   public Bitmap inputStream2Bitmap(InputStream is){
      if(is == null){
         return null;
      }
      return BitmapFactory.decodeStream(is);
   }

   // Drawable转换成InputStream
   public InputStream drawable2InputStream(Drawable d){
      if(d == null){
         return null;
      }
      Bitmap bitmap = this.drawable2Bitmap(d);
      return this.bitmap2InputStream(bitmap);
   }

   // InputStream转换成Drawable
   public Drawable inputStream2Drawable(InputStream is){
      if(is == null){
         return null;
      }
      Bitmap bitmap = this.inputStream2Bitmap(is);
      return this.bitmap2Drawable(bitmap);
   }

   // Drawable转换成byte[]
   public byte[] drawable2Bytes(Drawable d){
      if(d == null){
         return null;
      }
      Bitmap bitmap = this.drawable2Bitmap(d);
      return this.bitmap2Bytes(bitmap);
   }

   // byte[]转换成Drawable
   public Drawable bytes2Drawable(byte[] b){
      if(b == null){
         return null;
      }
      Bitmap bitmap = this.bytes2Bitmap(b);
      return this.bitmap2Drawable(bitmap);
   }

   // Bitmap转换成byte[]
   public byte[] bitmap2Bytes(Bitmap bm){
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      bm.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, baos);
      return baos.toByteArray();
   }

   // byte[]转换成Bitmap
   public Bitmap bytes2Bitmap(byte[] b){
      if (b.length != 0) {
         return BitmapFactory.decodeByteArray(b, 0, b.length);
      }
      return null;
   }

   // Drawable转换成Bitmap
   public Bitmap drawable2Bitmap(Drawable drawable){
      Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(drawable.getIntrinsicWidth(), drawable.getIntrinsicHeight(), drawable.getOpacity() != PixelFormat.OPAQUE ? Bitmap.Config.ARGB_8888 : Bitmap.Config.RGB_565);
      Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
      drawable.setBounds(0, 0, drawable.getIntrinsicWidth(), drawable.getIntrinsicHeight());
      drawable.draw(canvas);
      return bitmap;
   }

   // Bitmap转换成Drawable
   public Drawable bitmap2Drawable(Bitmap bitmap){
      @SuppressWarnings("deprecation")
      BitmapDrawable bd = new BitmapDrawable(bitmap);
      Drawable d = (Drawable) bd;
      return d;
   }
}
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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