Robust/src/Benchmarks/oooJava/tracking/ImageXM.java

   1 public class ImageXM {
   2
   3     /* current processing image related */
   4     float[] m_image;
   5     int m_rows;
   6     int m_cols;
   7
   8     int m_counter;
   9
  10     /* constructor */
  11     public ImageXM(int counter,
  12                    int rows,
  13                    int cols) {
  14       this.m_counter = counter;
  15       this.m_rows = rows;
  16       this.m_cols = cols;
  17       this.m_image = new float[rows * cols];
  18     }
  19
  20     public int getRows() {
  21       return this.m_rows;
  22     }
  23
  24     public int getCols() {
  25       return this.m_cols;
  26     }
  27
  28     public float[] getImage() {
  29       return this.m_image;
  30     }
  31
  32     public boolean addCalcSobelResult(ImageX imx) {
  33       int startRow = imx.getRowsRS();
  34       int endRow = imx.getRowsRE();
  35       int i, j, k, cols;
  36       float[] image, r;
  37
  38       image = this.m_image;
  39       this.m_counter--;
  40       cols = this.m_cols;
  41
  42       // clone data piece
  43       r = imx.getResult();
  44       k = 0;
  45       for(i = startRow; i < endRow; i++) {
  46         for(j = 0; j < cols; j++) {
  47           image[i * cols + j] = r[k * cols + j];
  48         }
  49         k++;
  50       }
  51
  52       return (0 == this.m_counter);
  53     }
  54
  55     public void calcSobel_dX() {
  56       int rows_k1, cols_k1, rows_k2, cols_k2;
  57       int[] kernel_1, kernel_2;
  58       float temp;
  59       int kernelSize, startCol, endCol, halfKernel, startRow, endRow;
  60       int k, i, j, kernelSum_1, kernelSum_2;
  61       float[] result, image;
  62       int rows = this.m_rows;
  63       int cols = this.m_cols;
  64
  65       image = this.m_image;
  66
  67       rows_k1 = 1;
  68       cols_k1 = 3;
  69       kernel_1 = new int[rows_k1 * cols_k1];
  70       rows_k2 = 1;
  71       cols_k2 = 3;
  72       kernel_2 = new int[rows_k2 * cols_k2];
  73
  74       kernel_1[0] = 1;
  75       kernel_1[1] = 2;
  76       kernel_1[2] = 1;
  77
  78       kernelSize = 3;
  79       kernelSum_1 = 4;
  80
  81       kernel_2[0] = 1;
  82       kernel_2[1] = 0;
  83       kernel_2[2] = -1;
  84
  85       kernelSum_2 = 2;
  86
  87       startCol = 1;           //((kernelSize)/2);
  88       endCol = cols - 1;      //(int)(cols - (kernelSize/2));
  89       halfKernel = 1;         //(kernelSize-1)/2;
  90
  91       startRow = 1;       //(kernelSize)/2;
  92       endRow = (rows-1);  //(rows - (kernelSize)/2);
  93
  94       for(i=startRow; i<endRow; i++) {
  95           for(j=startCol; j<endCol; j++) {
  96               temp = 0;
  97               for(k=-halfKernel; k<=halfKernel; k++) {
  98                   temp += (float)(image[(i+k) * cols + j]
  99                                          * (float)(kernel_1[k+halfKernel]));
 100               }
 101               image[i * cols + j] = (float)(temp/kernelSum_1);
 102               image[i * cols + j] = (float)(image[i * cols + j] + 128);
 103           }
 104       }
 105     }
 106
 107     public void printImage() {
 108       //    result validation
 109       for(int i=0; i<this.m_rows; i++) {
 110           for(int j=0; j<this.m_cols; j++) {
 111               System.printI((int)(this.m_image[i * this.m_cols + j]*10));
 112           }
 113       }
 114     }
 115 }