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在J2ME.MIDP中实现图像旋转.pdf

1、在在 J2ME/MIDP 中实现图像旋转中实现图像旋转 摘要摘要 图形图像的旋转在移动应用程序开发,特别是游戏开发过程中有着现实的需求。但 J2ME 对此提供的支持却十分有限,如 MIDP2.0 仅支持图像成 90 度整数倍的旋转。针对这种情况,本文提出了一种实现图像任意角度旋转的方案并提供了算法实现。然后对算法的应用问题进行了探讨,分析了算法的局限性。最后介绍了在 j2me 中实现旋转的另外两种参考性方案。2D 旋转的数据基础旋转的数据基础 考虑笛卡儿直角坐标系中单个点旋转的情况。如图二示,这里点 P(x,y)到原点 O 绕 O 点逆时针旋转角度 后到点 P(x,y)。由三角函数的几何意义,

2、有 x=r*cos ,y=r*sin 和 x=r*cos(+),y=r*sin(+),推出:x=x*cos y*sin y=y*cos +x*sin 当把旋转点一般化为 Q(x0,y0),得到:x=x0+(x-x0)cos -(y-y0)sin y=y0+(y-y0)cos +(x-x0)sin 在开发时,我们使用设备坐标系,它以屏幕的左上角为坐标原点,y 轴方向向下。此时,我们不妨视 为饶旋转点顺时针旋转的角度,这样,上面的公式依然成立。图二 2D 点的旋转 一般图像的旋转算法一般图像的旋转算法 1、算法思想、算法思想 为实现整个图像的旋转,我们首先获取源图像每个点的像素值。然后根据旋转点和

3、角度的大小计算出新图像的大小。再逐点计算源图像中每个点经旋转后在新图像中对应点的坐标,并把相应的像素值赋给它。在图三中,阴影部分为源图像,O 为旋转点,P、Q 分别为旋转前后图像左上角的点,cx,cy 为 O 相对于源图像左上角 P 点的坐标值。这里我们以 O 为圆心,以 O 距图像 4 个顶点的距离的最大值作为半径 dr 画圆,这样图像无论以任何角度旋转都不会超出这个圆的范围。于是,我们就以该圆为画布绘制旋转所得新图像。由于实际中图像是用矩形表示的,于是我们生成和圆的外切正方形(图中虚线部分)等大小的新图像。对源图像中任一点(i,j),根据上面的公式,不难计算出旋转 度在新图像中的位置,即相

4、对于 Q 点的位置(destX,destY):destX=dr+(i-cx)*cos(radian)-(j-cy)*sin(radian);destY=dr+(j-cy)*cos(radian)+(i-cx)*sin(radian);计算出这个位置后,把该点的像素值赋值到这个位置,如此对每个点进行这种变换,即可实现整个图像的旋转。旋转后的图像较大,在实际绘制时需要做位置调整,不难看出,Q 点相对于P 点的偏移量为(cx-dr,cy-dr)。即假设源图像的屏幕位置为(a,b),则旋转后的图像位置应该为(a+cx dr),(b+cy dr)。图三 旋转算法示意图 2、在、在 J2ME 中的算法实现

5、中的算法实现 我们将上面的思想具体化,得到算法的流程图(见图四示)图四 算法流程图 在 MIDP2.0 中,Image 类提供了两个方法:getRGB()和 createRGBImage(),分别完成获取图像象素信息和通过像素数组创建图像的功能。借助于这两个方法,结合上面的流程图,我们得到实现图像旋转算法的代码,如下面所示。/*param imgSource 源图像*param cx 旋转点相对于源图像坐上角横坐标*param cy 旋转点相对于源图像坐上角纵坐标 *param theta 图像逆时针旋转的角度*param dd 含 2 个元素的整形数组,存放新图像相对源图像沿 x 轴和y 轴

6、的位置偏移量*return 旋转后的图像*/public Image rotate(Image imgSource,int cx,int cy,double theta,int dd)if(Math.abs(theta%360)w1/2?cx:w1-cx;/计算旋转半径 int dy=cy h1/2?cy:h1-cy;double dr=Math.sqrt(dx*dx+dy*dy);int wh2=(int)(2*dr+1);/旋转后新图像为正方形,其边长+1 是为了防止数组越界 int destMap=new intwh2*wh2;/存放新图像象素的数组 double destX,destY

7、double radian=theta*Math.PI/180;/计算角度计算对应的弧度值 for(int i=0;i w1;i+)for(int j=0;j 24!=0)/对非透明点才进行处理 /得到当前点经旋转后相对于新图像左上角的坐标 destX=dr+(i-cx)*Math.cos(radian)+(j-cy)*Math.sin(radian);destY=dr+(j-cy)*Math.cos(radian)-(i-cx)*Math.sin(radian);/从源图像中往新图像中填充像素 destMap(int)destY*wh2+(int)destX=srcMapj*w1+i;dd

8、0=cx-dr;/返回位置偏移分量 dd1=cy-dr;return Image.createRGBImage(destMap,wh2,wh2,true);/返回旋转后的图像 3、旋转失真问题、旋转失真问题 因为旋转公式含有三角函数,所以求出的旋转坐标取整后有可能插入到先前已插入的位置中,而没有插入到它本应该插入的位置。例如:计算出旋转坐标(3.1,4)取整后插入到(3,4)中;如果计算下个旋转坐标为(3.4,4),取整后又被插入到(3,4)中,因此覆盖了原来的像素点,而且(3.4,4)对应的像素点没有办法插入到它应该插入的位置,造成失真。要解决这个问题,在不考虑牺牲额外资源的情况下,一般的方

9、法是先将图像放大若干倍,然后再进行旋转,再等比例缩小。对于边界可考虑马赛克的处理方式或者用两行重描补偿误差的办法 算法的应用与局限性算法的应用与局限性 1、模拟浮点运算、模拟浮点运算 上述算法是基于 cldc1.1 规范的,该规范提供了对浮点运算和三角函数运算的直接支持。为提高程序的通用性,我们希望算法能运行在 cldc1.0 设备上。cldc1.0 不支持任何非整形的数值,要实现三角函数的计算,我们可以考虑用已有的整型数来模拟浮点数:把一个整数分成两个域,分别存放浮点的整数和小数部分,这并不难,但要模拟通用的数学函数,如正弦、余弦、二次方根、指数运算等就不那么容易了,需要花费不少时间。由于一

10、些现有的库已经能够很好地完成这些工作,一般情况下,我们可以直接拿来用。这里我们选用 Onne Hommes 编写的 MathFP 库,该库提供了基于整形 int和长整形 long 的不同精度的实现,有简单、健壮、速度快的特点。看下面使用该库的示例代码:int xFP=MathFP.toFP(“0.10”);int yFP=MathFP.toFP(“0.2”);int zFP=MathFP.mul(xFP,yFP);System.out.println(MathFP.toString(zFP);/0.02 前两行构造了两个定点数 0.10 和 0.2,第三行计算他们的乘积,并根据这个值构造定点数

11、 zFP,最后一行把 zFP 的值输出。这些定点值 xFP,yFP,zFP 不是真正意义上的整型值,虽然它们用整型值来存储数据。使用这些定点值时必须调用相应的 MathFP 方法。别的可以选用的浮点运算库有 JMFP、FPLib、shiftFP 等。2、使用、使用预置的三角函数表预置的三角函数表 三角函数的计算一般比较慢,为提高运行速度,我们可以对数值进行预计算,比如提前计算出 360?以内角度的正弦和余弦值,把结果存储在一个静态数组中,如下面代码。static int lookupCosFP=new int360;static int lookupSinFP=new int360;long

12、radianFP;/用于存放角度的弧度值 for(int i=0;i360;i+)/将角度转化为弧度,使用 MathFP 库 radianFP=MathFP.div(MathFP.mul(MathFP.toFP(i),MathFP.PI),MathFP.toFP(180);lookupCosFPi=MathFP.cos(radianFP);/存入数组 lookupSinFPi=MathFP.sin(radianFP);这样使用时,从数组中直接值就行了。事实上,根据三角函数的特点,我们只需预计算存储 0-90 度的正弦函数值,便可以导出任意角度的正弦、余弦值。读者可以编写一个单独的方法实现之。由

13、于移动设备的屏幕通常比较小,做高精度的三角函数运算的意义不大,所以一般采取近似模拟的办法。(1)对有浮点支持/第三方库支持的情况,不去存放每个角度的三角函数值,每隔 5?存一个值。(2)对于没有浮点支持和第三方浮点库支持的情况,在表中存放角度的三角函数值乘以某个较大数(如 4096)取整后的值,在实际计算之后,再等比例缩小(除以 4096)。这两种方法在实际中都有不少应用。3、Sprite 中的图像旋转中的图像旋转 Sprite,即精灵,是在游戏中代表角色的类,它管理所有的图像帧来实现各种动画效果,在游戏开发中有着广泛的应用。如果需要表现动画效果,那用 Sprite是再合适不过的了。MIDP2

14、0 中,提供了专门的这样一个类,在构造时只需把图像对象作为参数传递。Sprite 类自身提供了图像反射和成 90 度整数倍旋转的功能。如果要实现任意角度旋转,本质上跟上面的 Image 的旋转没有分别,只是在 Sprite 中内置了精灵的位置等信息,管理起来会更加方便高效。读者可以参考上面 Image 的实现,方便写出基于 Sprite 的旋转实现。需注意的是,Sprite 一次只能取一帧图像,因此需要首先把该帧从图像集中提取出来。图五展示了“淘金者”游戏中,精灵类“钩子”的逆时针方向 0 到 60?的旋转效果图。图五 钩子的旋转效果 4、局限性、局限性 (1)该算法的使用过程中生成了较大的

15、图像,比较适合于图像绕固定点连续旋转情况。如果实际中图像只需做一次旋转,或旋转点经常变换,这种方法会产生较大的无效区域,增加处理的负担,此时,旋转后图像的大小最好根据旋转点和角度做最优化计算。(2)算法需要获得图像的象素信息,这在 midp2.0 才给予支持,如果要在midp1.0 的机器上实现图像旋转,须借助于设备厂商专用开发包,如 Nokia 开发包就提供了 DirectUtils 类实现类似上面 createRGBImage()的功能。当然这只能在相应设备上才能用。(3)算法要求设备支持 Alpha 通道,否则不能正常的表现效果。(4)基于该方法的 Sprite 对象在做碰撞检测时,须采

16、用象素检测的方法。其余方案其余方案 1、预置图像、预置图像 预置图像就是把所需要的各个角度的图像预先存储起来,然后按需直接调用的方法。这种方法不需要我们在程序中做像素级的操作,所以使用起来较简单。缺点是当要存储的图像类别和角度很大时,会增加不少存储开销。当所需要的各角度的图像为偶数个且在 0-360?范围内均匀分布时,借助于MIDP2.0 的 Sprite 类提供的顺时针旋转 90?、180?、270?度的功能,我们可以在一定程度上降低这种开销。比如在坦克大战游戏中,假如一辆坦克需要一周范围内均匀分布的 12 个不同的方向,则需预置 12 副图像。借助于该方法,只需要提供三张图片就够了(见图六

17、),当它们分别旋转 90?、180?和 270?后就得到了完整的 12 个方向,节省了 3/4 的存储开销。图六 预置图像 2、使用、使用 TinyLine 2D 这是一个用于高性能图形绘制的 j2me 开发包。它面向程序员,定义了一组紧凑的 2d 图形对象集,扩展了 j2me 在移动设备上的图形表现能力。它提供了基于 CLDC 1.0 纯 Java 语言的实现,很小巧,整个库不足 35k,能够很方便地集成到应用程序当中去。需要说明的是,该库不但支持图形,对一般意义上的光栅图像也支持,通过它也能实现旋转等的操作。结论结论 J2ME 作为移动信息设备上的开发应用程序的开放平台,获得了众多厂商的支持,和越来越广泛的使用。本文从数学的基础出发,提出了实现图像按任意角度旋转的一种方案并给出了基于 J2ME/MIDP 平台的实现,给出了局限性分析,最后引出了实现图像旋转的另外两种参考性方法。其实方法并没有好劣之分,只有适合不适合之说,在实际应用中,我们应根据具体的需求,选择最合适的方案。希望本文能给读者在 J2ME 开发中需要用到图像旋转的功能时提供有益的参考。

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