Нормализация изображения дает черное изображение

Question

Я хочу Enhance Скрытого fingure печатного изображения для этого у меня есть сделать нормализацию образом первым у меня есть Написать код для нормализации fingureprint изображения, но он дает выход в виде полностью черное изображение Я хочу знать, что не так в коде ниже, это класс java .

package com.quality; 
import java.awt.Color; 
import java.awt.Graphics2D; 
import java.awt.image.BufferedImage; 
import java.awt.image.WritableRaster; 
import java.io.File; 
import java.io.IOException; 

import javax.imageio.ImageIO; 

class ImageArray 
{ 
    double M; 
    double VAR; 
    BufferedImage img; 
    int w; 
    int h; 
    double[][] imagedata; 
    double [][] outputdata; 


public ImageArray() 
     { 
      try { 
       img = ImageIO.read(new File("Sample7.jpg")); 
       w = img.getWidth(); 
       h = img.getHeight(); 
       imagedata = new double[w][h]; 
       outputdata = new double[w][h]; 
      } catch (IOException e) { 
       // TODO Auto-generated catch block 
       e.printStackTrace(); 
      } 
     } 

     public void Mean() 
     { 

    for(int x=0;x<imagedata.length;x++) 
    { 
     for(int y=0;y<imagedata[x].length;y++) 
     { 
      Color color = new Color(img.getRGB(x, y)); 

      imagedata[x][y] = color.getRed(); 
     } 
    } 


    for(int x=0;x<imagedata.length;x++) 
    { 
     for(int y=0;y<imagedata[x].length;y++) 
     { 
      M+=(imagedata[x][y]); 
     } 
    } 

    M = M/(w*h); 
    System.out.println("mean"+M); 

    } 



public void Variance() 
     { 

      for(int x=0;x<imagedata.length;x++) 
      { 
       for(int y=0;y<imagedata[x].length;y++) 
       { 
        VAR+=Math.pow(imagedata[x][y]-M,2); 
       } 
      } 

     VAR = VAR/(w*h); 
      System.out.println("varience"+VAR); 
     } 



public void normalization(double mean,double varience) 
     { 
      int M0 = 100; 
      int VAR0 = 100; 

      for(int x=0;x<imagedata.length;x++) 
      { 
       for(int y=0;y<imagedata[x].length;y++) 
       { 
        if(imagedata[x][y]>mean) 
        { 
         outputdata[x][y]=M0+(Math.sqrt(VAR0*Math.pow(imagedata[x][y]-M, 2)))/VAR; 
        }else 
        { 
         outputdata[x][y]=M0-(Math.sqrt(VAR0*Math.pow(imagedata[x][y]-M, 2)))/VAR; 
        } 
       } 
      } 

     } 




public void DrawImage() throws IOException 
     { 
      BufferedImage outputImage = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); 

      for(int x=0;x<outputdata.length;x++) 
      { 
       for(int y=0;y<outputdata[x].length;y++) 
       { 
        outputImage.setRGB(x, y, (int) outputdata[x][y]); 
       } 
      } 



      Graphics2D g2 = outputImage.createGraphics(); 
      g2.drawImage(outputImage, null, null); 

      File imageFile = new File("output.jpg"); 
      ImageIO.write(outputImage, "jpg", imageFile); 

     } 







public static void main(String args[]) 
      { 

       try { 
        ImageArray abc = new ImageArray(); 
        abc.Mean(); 
        abc.Variance(); 
          abc.normalization(); 
        abc.DrawImage(); 
       } catch (IOException e) { 
        e.printStackTrace(); 
       } 
      } 
} 

Answer 1

Вы можете в скобки выражение:

M = M/w*h; 

как

M = M/(w*h);