矩阵乘法的问题（java）答案

【问题标题】：Trouble with matrix multiplication (java)矩阵乘法的问题（java）
【发布时间】：2016-12-13 18:32:38
【问题描述】：

我正在使用卷积运算（特征图），我遇到了这个问题：

当我输入一个方形图像时，代码运行完美，输出是转换后的图像（一切正常）

这是代码：

   long ImageMatrix[][] = new long[width][height];
   int CounterColumns = 0;

BufferedImage KernelImg = new BufferedImage(width-2,height-2,BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);

  try {
        for (j = 0; j < height-2; j++) {
            for (k = 0; k < width-2; k++) {
                for (w = 0; w < 3; w++) {
                    for (v = 0; v < 3; v++) {
                        int Sj = j + w;
                        int Sv = v + CounterColumns;
                        sum += ImageMatrix[Sj][Sv] * Kernel[w][v];
                    }
                }

                int a = 255;
                int p = (a << 24) | (sum << 16) | (sum << 8) | sum;
                sum = 0;
                CounterColumns++;
                count++;
                KernelImg.setRGB(j, k, p);
            }
            CounterColumns = 0;

        }
    }
    catch(Exception e){
        System.out.println(e);
    }

上面的代码是核矩阵（3x3矩阵）和图像矩阵相乘的循环，这是核矩阵的一个例子：

int Kernel[][] = {

            {-1,-1,-1},
            {-1,8,-1},
            {-1,-1,-1}

    };

问题是当我输入一个矩形图像时系统停止工作并抛出这个错误：

java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 165

我已经搜索过这个错误，但我没有找到任何解决问题的方法，我不知道为什么代码运行时没有问题，但是如果我输入一个矩形图像，就会出现错误。

谢谢你能帮我解决这个问题。

【问题讨论】：

你试过通过调试器运行它吗？

标签： java image-processing matrix matrix-multiplication convolution

【解决方案1】：

您的代码是不对称的：您处理列的方式与处理行的方式不同；就索引而言，它们都应该被同等对待：

try {
    for (j = 0; j < width-2; j++) {
        for (k = 0; k < height-2; k++) {
            for (w = 0; w < 3; w++) {
                for (v = 0; v < 3; v++) {
                    int Sj = j + w;
                    int Sv = k+v;
                    sum += ImageMatrix[Sj][Sv] * Kernel[w][v];
                }
            }


    }

您还必须正确使用索引：j 范围为 0..width-2，k 范围为 0..height-2

【讨论】：

** sum += ImageMatrix[Sj][Sv] * Kernel[w][v];** 在这一行

【解决方案2】：

您必须以您处理的像素为中心。这是灰度图像的基本示例：

BufferedImage source = // A TYPE_BYTE_GRAY image
BufferedImage result = new BufferedImage(source.getWidth(), source.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY) ;

try {
    for (int y=1 ; y < height-1 ; y++)
        for (int x=0 ; x < width-1; x++)
            {
            int sum = 0 ;
            for (int i=-1 ; i <= 1 ; i++)
                for (int j=-1 ; j <= 1 ; j++)
                    sum += source.getRaster().getSample(x, y, 0) * Kernel[i+1][j+1] ;
            result.getRaster().setSample(x, y, 0, sum) ;
            }
    }
catch (Exception e)
    {
    e.printStackTrace() ;
    }

在渐变的情况下，边界上的操作没有很好地定义（不同的解决方案，但没有一个是好的解决方案），所以在这个例子中你最终会得到零。

【讨论】：