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一般的图像可以用模糊的方式去除噪点
为颍东等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及颍东网站建设行业解决方案。主营业务为网站设计、成都网站设计、颍东网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
验证码的噪点，如果是单像素的可以根据周围像素点的颜色判断
其他情况就得用模式识别了。。这个就难了
放大图像不会导致失真，而缩小图像将不可避免的失真。Java中也同样是这样。但java提供了4个缩放的微调选项。image.SCALE_SMOOTH //平滑优先image.SCALE_FAST//速度优先image.SCALE_AREA_AVERAGING //区域均值image.SCALE_REPLICATE //像素复制型缩放image.SCALE_DEFAULT //默认缩放模式调用方法Image new_img=old_img.getScaledInstance(1024, 768, Image.SCALE_SMOOTH);得到一张缩放后的新图。怎么用java代码放大或缩小图片不失真。
一般都是大尺寸变小尺寸，肯定有损的。
不知道你的无损是什么意思，意思是变小尺寸了还能变大也像以前一样清晰？
好像有种“矢量图片”就是可以随意放大缩小并且无损，缺点就是图片很占空间。
应该要意识到，降噪不是一个单凭某个软件就能做到的事，否则还要那些高端硬件做什么。 撇开硬件因素，目前软件降噪常用的方法一个就是采样降噪，采集一段声音作为噪声样本
通过看网上各种大牛的总结，和自己亲身测试总结一下Java图片的灰度处理方法
(1)我们熟知的图片中的像素点有RGB值。
(2)图片灰度化的方式大概分为四种，第一种是最大值法(取颜色RGB中的最大值作为灰度值)；第二种是最小值法(取颜色RGB的最小值作为灰度值)；第三种是均值法(取颜色的RGB的平均值作为灰度值)；第四种是加权法灰度化(怎么加权最合适，效果最好，百度百科说的很全面)。
(3)废话不多说，记录一下我按照上述四种方法实现的效果和代码：
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